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1.【点云3D目标检测】(NeurIPS2023)Flow-Based Feature Fusion for Vehicle-Infrastructure Cooperative 3D Object Detection
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论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.01682
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开源代码:GitHub - haibao-yu/FFNet-VIC3D
2.【多模态】(NeurIPS2023)FETV: A Benchmark for Fine-Grained Evaluation of Open-Domain Text-to-Video Generation
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论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.01813
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开源代码:GitHub - llyx97/FETV: [NeurIPS 2023 Datasets and Benchmarks] "FETV: A Benchmark for Fine-Grained Evaluation of Open-Domain Text-to-Video Generation", Yuanxin Liu, Lei Li, Shuhuai Ren, Rundong Gao, Shicheng Li, Sishuo Chen, Xu Sun, Lu Hou
3.【多模态】MixCon3D: Synergizing Multi-View and Cross-Modal Contrastive Learning for Enhancing 3D Representation
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论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.01734
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开源代码:GitHub - UCSC-VLAA/MixCon3D: The official implementation of paper "MixCon3D: Synergizing Multi-View and Cross-Modal Contrastive Learning for Enhancing 3D Representation"
4.【多模态】(SIGGRAPH Asia 2023)EXIM: A Hybrid Explicit-Implicit Representation for Text-Guided 3D Shape Generation
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论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.01714
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开源代码:GitHub - liuzhengzhe/EXIM: SIGGRAPH Asia 2023 & TOG
5.【多模态】(WACV2024)Improving Fairness using Vision-Language Driven Image Augmentation
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论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.01573
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开源代码(即将开源):GitHub - Moreno98/Vision-Language-Bias-Control: Official implementation of the paper "Improving Fairness using Vision-Language Driven Image Augmentation" accepted at WACV 24.
6.【多模态】What Makes for Good Visual Instructions? Synthesizing Complex Visual Reasoning Instructions for Visual Instruction Tuning
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论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.01487
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开源代码:GitHub - RUCAIBox/ComVint: The official GitHub page for ''What Makes for Good Visual Instructions? Synthesizing Complex Visual Reasoning Instructions for Visual Instruction Tuning''
7.【多模态】FAITHSCORE: Evaluating Hallucinations in Large Vision-Language Models
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论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.01477
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开源代码(即将开源):GitHub - bcdnlp/FAITHSCORE
8.【视频理解】VQPy: An Object-Oriented Approach to Modern Video Analytics
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论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.01623
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开源代码:GitHub - vqpy/vqpy: VQPy: An object-oriented approach to modern video analytics
9.【姿态估计】(ICLR2023)Modeling the Uncertainty with Maximum Discrepant Students for Semi-supervised 2D Pose Estimation
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论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.01770
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开源代码:GitHub - Qi2019KB/MDSs at master
10.【NeRF】EmerNeRF: Emergent Spatial-Temporal Scene Decomposition via Self-Supervision
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论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.02077
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工程主页:EmerNeRF: Emergent Spatial-Temporal Scene Decomposition via Self-Supervision
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开源代码:GitHub - NVlabs/EmerNeRF: PyTorch Implementation of EmerNeRF: Emergent Spatial-Temporal Scene Decomposition via Self-Supervision
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GB28181学习(十五)——流传输方式
前言 基于GB/T28181-2022版本,实时流的传输方式包括3种: UDPTCP被动TCP主动 UDP 流程 注意: m字段指定传输方式为RTP/AVP; 抓包 SIP服务器发送INVITE请求; INVITE sip:xxx192.168.0.111:5060 SIP/2.0 Via: SIP…...

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