Enhancing Intrinsic Image Decomposition with Transformer and Laplacian Pyramid Network
Notice bibliographique
Résumé
Intrinsic Image Decomposition (IID) remains a pivotal challenge in the domain of computer vision, with applications spanning image editing, color image denoising, and segmentation, among others.Despite notable successes, there exists a significant opportunity for enhancing the feature encoding process to improve the accuracy of predicted outcomes.In response to this, a novel framework, termed Transformer and Laplacian Pyramid Network (TLPNet), is introduced.TLPNet comprises two distinct sub-networks: the Transformer for Reflectance Network (TRNet) and the Laplacian Pyramid for Shading Network (LPSNet).Within this framework, the Transformer module is strategically employed within the reflectance imaging component to effectively address the challenge of inadequate feature information extraction.Comprehensive experiments conducted on the ShapeNet Dataset and MIT Dataset have demonstrated the efficacy of TLPNet in predicting more accurate reflectance and shading images.This study contributes to the field by presenting an innovative approach that leverages the strengths of transformer models and Laplacian pyramid structures for the task of IID, setting a new benchmark for future research in the area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».