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ICCV2023单目摄像头相关论文速览the same 2D image can be projected from infinite 3D scenes. Although the leading algorithms in this field have reported significant improvement, they are essentially geared to the particular compound of pictorial observations and camera parameters (i.e.,

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ICCV 2023｜PViC：构建交互谓词视觉上下文，高效提升HOI Transformer检测性能文章链接：https://arxiv.org/abs/2308.06202 代码仓库：https://github.com/fredzzhang/pvic

一个菜鸟的奋斗

V3Det大规模词汇视觉检测数据集与LaRS海上全景障碍物检测数据集V3Det与LaRS是ICCV2023上发表的数据集工作，规模都比较大，后续有可能会用到，因此记录下来。

ICLR 2023丨3DSQA：3D 场景中的情景问答来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.07474.pdf

[ICCV-23] Paper List - 3DICCV-23 paper list目录Oral Papers3D from multi-view and sensors

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ICCV 2023 | 沉浸式体验3D室内设计装修，基于三维布局可控生成最新技术360°场景布局可控合成（360-degree Image Synthesis）目前已成为三维计算机视觉领域一个非常有趣的研究方向，在虚拟三维空间中沉浸式的调整和摆放场景对象，可以为用户带来身临其境的感觉，非常适合应用在3D家居模拟装饰领域。本文提出了一种拥有三维感知能力的对象布局生成器（object layout generator），其可以学习360全景照片中的对象隐藏向量，以便实现场景中各种布局的控制。为了实现精确且逼真的场景对象控制合成，作者使用生成对抗网络来实现该对象布局生成器。对于生成对抗网络

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ICCV 2023 | 小鹏汽车纽约石溪：局部上下文感知主动域自适应LADA主动域自适应（ADA）通过查询少量选定的目标域样本的标签，以帮助模型从源域迁移到目标域。查询数据的局部上下文信息非常重要，特别是在域间差异较大的情况下，然而现有的ADA方法尚未充分探索这一点。在本文中，作者提出了一种名为LADA的局部上下文感知ADA框架。为了选择信息丰富的目标域样本，作者设计了一种基于模型预测分布的局部不一致性的新准则。同时，由于标注预算通常较小，仅在查询数据上微调模型相对低效，作者逐步将相邻的置信样本增加到有标记的目标域数据中，并维持类别平衡。实验表明，文中所提出的主动学习准则相比现有