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Saptarshi Neil Sinha
Saptarshi Neil Sinha
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人机协同AI框架重建历史透镜膜的色彩
研究人员开发了一种新的人机协同深度学习框架，以改进历史透镜膜（如使用Kodacolor工艺制作的）的色彩重建。该框架允许专家交互式地精炼透镜边界，将他们的知识嵌入模型中，以增强对弯曲透镜或低对比度等挑战的鲁棒性。该系统将重建的色彩信息与原始胶片扫描的亮度信息相结合，以保留图像细节和纹理，成功地生成了高质量、可展出的色彩重建，而之前的自动化方法则未能成功。
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合成数据管道为划痕检测生成带标注的训练数据
研究人员开发了ScratchSim，一个使用BlenderProc生成表面划痕检测带标注训练数据的程序化合成数据管道。该方法解决了工业质量控制中带标注缺陷数据有限的挑战。该管道提供可配置的材料外观、相机模式和域随机化，生成自动COCO格式标注。评估表明，使用合成数据微调的模型优于仅真实数据训练的模型，并且混合训练能有效恢复稀缺真实数据下的性能，预示着在设备端工业检测中的潜力。
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新流程支持交互式三维资产分割以用于内容创作
研究人员开发了一种面向交互式内容工作流的、基于人类在环的图集式三维资产分割流程。该方法利用SAM 2和Label Studio对渲染视图进行交互式分割，然后将其反投影到模型的UV参数化上。生成的图集有助于后续任务，如材质分配和语义标注，评估表明其在各种几何形状上都很有用。