科研人员最近提出了一种新的视频立体匹配方法，该方法通过确保时间连续性，增强了深度估计的能力。立体匹配是计算机视觉中的一个核心任务，主要用于恢复场景的深度信息。新的立体匹配方法在处理视频内容时，特别强调...

医学视频中的目标分割一直是医学影像处理的难点之一。近日，研究人员提出了一种名为 Vivim 的新型医学视频目标分割框架，该框架通过采用状态空间模型的方法对时空数据进行高效压缩，从而在更短的时间内实现更加准确...

本项目提出了“可动态高斯化”技术，这是一种将2D CNN和3D高斯点转换技术结合起来的新技术，可以从视频中创建更逼真、更详细的人物头像。这种技术不仅可以用于游戏、虚拟现实等领域，还可以在电影、电视和广告等领域中...