ECCV

Learning Neural Deformation Representation for 4D Dynamic Shape Generation

学习神经变形表示用于4D动态形状生成

Gyojin Han, Jiwan Hur, Jaehyun Choi, Junmo Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 提出一种新的神经变形表示，结合条件神经符号距离场，设计解耦运动与形状潜在空间的4D表示架构，通过扩散模型生成高质量、高时间一致性的4D动态形状。

Comments ECCV 2024

Counterfactual Intervention Feature Transfer for Visible-Infrared Person Re-identification

反事实干预特征迁移用于可见光-红外行人重识别

Xulin Li, Yan Lu, Bin Liu, Yating Liu, Guojun Yin, Qi Chu, Jinyang Huang, Feng Zhu, Rui Zhao, Nenghai Yu

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（信息科学与技术学院，中国科学技术大学） ； Key Laboratory of Electromagnetic Space Information, Chinese Academy of Science（电磁空间信息重点实验室，中国科学院） ； School of Data Science, University of Science and Technology of China（数据科学学院，中国科学技术大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Qing Yuan Research Institute, Shanghai Jiao Tong University（青元研究院，上海交通大学） 纠错

AI总结 针对可见光-红外行人重识别中图模型泛化性差的问题，提出反事实干预特征迁移方法，通过同质与异质特征迁移减少模态不平衡，并利用反事实关系干预增强图拓扑结构的可靠性。

Comments Accepted by ECCV 2022