Rerankers Aren’t Magic Either: When the Cross-Encoder Layer Is Worth the Cost
企业文档智能 [卷。 1 #2bis] 为什么在弱检索之上堆叠重排序器并不能保存它，交叉编码器实际修复了什么与它们没有修复什么，以及该系列的编辑位置。重新排序器也不是魔法：当交叉编码器层值得付出代价的帖子首先出现在走向数据科学上。
Velox: Learning Representations of 4D Geometry and Appearance
我们引入了一个用于学习 4D 对象的潜在表示的框架，该表示是描述性的，忠实地捕获对象的几何形状和外观；压缩，有助于提高下游效率；并且易于访问，需要最少的输入（即非结构化动态点云）来构建。具体来说，Velox 训练编码器将时空颜色点云压缩为一组动态形状标记。这些标记使用两个互补的解码器进行监督：一个 4D 表面解码器，它对捕获几何形状的时变表面分布进行建模；和高斯解码器......
Large-Scale High-Quality 3D Gaussian Head Reconstruction from Multi-View Captures
我们提出了 HeadsUp，这是一种可扩展的前馈方法，用于从大规模多相机设置重建高质量 3D 高斯头部。我们的方法采用高效的编码器-解码器架构，将输入视图压缩为紧凑的潜在表示。然后，该潜在表示被解码为一组锚定到中性头部模板的 UV 参数化 3D 高斯函数。这种 UV 表示将 3D 高斯的数量与输入图像的数量和分辨率解耦，从而能够使用许多高分辨率输入视图进行训练。我们在......上训练和评估我们的模型
