Автор: G Han · 2024 · Цитируется: 50 — Few-shot object detection (FSOD ) aims to detect objects with only a few training examples. Visual feature extraction and query-support similarity learning ...
“ HmIoU ” (%) represents the Harmonic mean IoU among seen and unseen classes. The best numerical results are in bold. seen classes unseen classes. Semantic. KITTI.
Автор: Z Li · 2023 · Цитируется: 157 — RepQ-ViT decouples the quantization and inference processes , where the former employs complex quantizers and the latter employs scale- reparameterized ...
Автор: Z Li · 2025 · Цитируется: 1 — Specifically, we aim to tackle two key challenges in long video generation and propose LongDiff , a training-free method to adapt these short video models to.
Автор: TM Khan · 2022 · Цитируется: 72 — In this paper, we present T-Net , a fully convolutional net- work particularly well suited for resource constrained and mobile devices, which cannot cater ...
Автор: ZW Wang · Цитируется: 50 — Event-driven video frame synthesis uses a fusion framework of intensity images and events, including a differentiable model and residual denoising, for high ...
Автор: Y Shu · 2025 · Цитируется: 77 — Video-XL achieves state-of-the-art results across several video benchmarks , surpassing other models of comparable sizes. Multi-modal Large Language Models ( ...
Автор: D Surís · 2022 · Цитируется: 44 — We split music videos into visual and musical segments, pre-compute strong modality-specific base features, and process them separately using contextual ...
Servizi aggiuntivi
💎
×
✓
Платеж успешен!
Спасибо за ваш заказ. Мы свяжемся с вами в ближайшее время.
×
Pagamento
×
Авторизоваться
Зарегистрироваться
Войти в аккаунт
Или войдите через Telegram
Зарегистрироваться через Telegram
Как это работает:
Введите имя и email выше
Нажмите кнопку для открытия Telegram
Завершите регистрацию в боте (потребуется номер телефона)
Получите email с данными для входа
×
🔐
Код подтверждения
Код был отправлен в Telegram. Введите его ниже:
Код действителен: 05:00
×
📱
Завершите регистрацию в Telegram
Telegram был открыт в новой вкладке.
Если бот не открылся автоматически, используйте кнопку ниже или отсканируйте QR-код.
Отсканируйте QR-код для открытия бота
Ожидание подтверждения... 05:00
Как это работает:
1. Нажмите "Открыть Telegram" или отсканируйте QR-код
2. В боте нажмите START и поделитесь номером телефона
3. Статус подтверждения обновится автоматически