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【multi-taskframework based on feature separation and reconstruction for cross-modal retrieval】

基于特征分离和重建的多任务框架跨模态检索作者单位：哈尔滨工业大学，2022年期刊论文pattern recognition -SCI-1区 **摘要**：跨模态检索已经成为计算机视觉和自然语言处理领域的研究热点。学习不同模态特征中间公共空间已经成为主流的方法。这边篇论文中，我们提出了一个新的特

从2D图片生成3D点云

记录两个可以由2D图像生成3D模型的深度学习网络 1.由单张2D图像生成3D点云的深度网络论文《A Point Set Generation Network for 3D Object Reconstruction from a Single Image》 “最常见的一些3D几何表示，例如2D网格（mesh）或点云（point cloud）不是规则的结构，并且不适用于这

Generative PointNet: Deep Energy-Based Learning on Unordered Point Sets for 3D Generation, Reconstru

Label：点网生成:在无序点云集合上的基于能量的深度学习去生成3D，重建和分类摘要我们以energy-based model的形式提出了一种针对无序点集合（如点云）的生成模型，这里的energy函数通过自底向上的输入置换不变网络去参数化。这个能量函数学习每个点的坐标编码然后把所有独立的点特征聚合

2017-SIGGRAPH Asia-Cambridge-(HDRCNN)HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs

(SIGGRAPH Asia)(Cambridge)2017-Eilertsen-HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs 2017-SIGGRAPH Asia-Cambridge-(HDRCNN)HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs 通过有skip-connection的基于CNN的自动编解码器网络完

数据结构之已知二叉树前序中序求后序(Reconstruction of the Tree by Java)

学习目标：掌握通过二叉树前序和中序遍历得出后序遍历的Java实现学习内容： 1.掌握前序中序后序原理 2.实现二叉树重建学习产出： Input 第一行为一个正整数n，为二叉树节点个数。第二行为n个正整数，为前序遍历的节点号第三行为n个正整数，为中序遍历的节点号 Output 打印出

【在更】做一个损失函数专题

做一个损失函数专题 (一) L1损失 (二) L2损失 (三) 对抗损失 (四) MSE损失 (五) 交叉熵损失 (六) 感知损失(Perceptual Loss) 感知损失的定义包含以下两个损失函数(不一定全部都要有)的，一个是feature reconstruction loss L-feat,另一个是style reconstruction loss L-style。 6.1

故障检测指标的贡献分析(Reconstruction Based Contribution，RBC)新方法

最近研究的故障检测新的方法，发现一个基于故障重构的贡献方法，准确的说是一种基于沿变量方向重建故障检测指标的贡献分析新方法。在检测到导致故障检测指标超出控制极限的故障情况后，沿每个变量方向使故障检测指标最小化的重构量被定义为该变量的基于重构的贡献（RBC）。 Reconstru

Codeforces Round #509 (Div. 2) E. Tree Reconstruction (构造,思维)

题意:有一个\(n\)个结点的树,给你\(n-1\)个\(a_i\)和\(b_i\),表示将第\(i\)条边断开后两个连通块中的最大顶点,现在要你根据给出的信息还原出这颗树. 题解:首先无论怎么分,\(a_i\)和\(b_i\)中一定有一个是的值是\(n\).然后我们将顶点排序,按照\(n\)为根结点来构造.那么序列中

C. Binary String Reconstruction

C. Binary String Reconstruction 题意：给一个长度为n的01串s，以及一个整数x s是由另一个01串w转换而来的转换方式： ①如果w[i-x]存在并且w[i-x]=1，则s[i]=1 ②如果w[i+x]存在并且w[i+x]=1，则s[i]=1 ③如果以上两种都不符合，则s[i]=0 求原01串w，如果不存在输出-1 思路：初始化w

leetcode_queue-reconstruction-by-height

题目链接： [https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height/]https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height/ 解题思路： 1.首先将vector按照h的值从大到小排列，当h的值相同时，按照k从小到大排列。这一步我们可以使用了泛型编程，sort的第三个参

《Gradient Outlier Removal for Gradient-Domain Path Tracing》——论文阅读之 patch tracing

作者 Saerom Ha(1), Sojin Oh(1), Jonghee Back(1), Sung-Eui Yoon(2), Bochang Moon(1) 1GIST, South Korea 2KAIST, South Korea 摘要 We present a new outlier removal technique（离群值去除技术？） for a gradient-domain path tracing（梯度域路径跟踪？） (G-PT) that comput

3D重建

3D-R2N2: A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction(2 Apr 2016) Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adverarial Modeling(NIPS 2016) Weakly supervised 3D Reconstruction with Adversarial

openmvs

稠密重建　　1. 加载图像从Scene类中将image加载到DenseDepthMatData类中。　　2. 选择用于稠密重建的图像，该图像是否存在有效的邻居视图，用来计算深度信息。　　　　("Multi-View Stereo for Community Photo Collections", Goesele, 2007) 对应于论文5.1 部分代码Scene.cpp 4