CVPR

FCL-COD: Weakly Supervised Camouflaged Object Detection with Frequency-aware and Contrastive Learning

FCL-COD：基于频率感知和对比学习的弱监督伪装目标检测

Jingchen Ni, Quan Zhang, Dan Jiang, Keyu Lv, Ke Zhang, Chun Yuan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

AI总结 提出频率感知低秩适应（FoRA）和梯度感知对比学习，解决弱监督伪装目标检测中非伪装响应、局部/极端响应及边界模糊问题，在三个基准上超越现有弱监督和部分全监督方法。

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NI-Tex: Non-isometric Image-based Garment Texture Generation

NI-Tex: 基于非等距图像的服装纹理生成

Hui Shan, Ming Li, Haitao Yang, Kai Zheng, Sizhe Zheng, Yanwei Fu, Xiangru Huang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 针对非等距图像与3D服装网格间的纹理生成问题，提出结合物理模拟数据集、非等距图像编辑和迭代烘焙的框架，生成高质量PBR纹理。

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