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这是一个关于多视图图结构表示学习与三维语义理解的列表页,包含多个视图的图结构表示学习方法,用于实现三维物体的语义理解。

多多 CLIP:多视图图像下的高效三维理解

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

推出了 Duoduo CLIP 模型,用于从多视图图像中学习形状表示,相比基于点云的方法,它展示了更好的泛化性能、减少的 GPU 要求和训练时间,以及利用多帧对象的交叉视图注意力进一步提升的性能。多视图图像还提供了与基于点云方法相比更大的灵活性,在实际世界对象的图像分类和文本到形状检索中展示了更好的性能。

本研究提出了一种新的方法,将多尺度的CLIP特征嵌入到3D地图中,实现了离线检索和实时对象搜索。通过验证对象-目标导航、离线对象检索和多对象-目标导航,结果表明该方法在地图生成和对象-目标导航任务方面具有更快的性能。

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MegaScenes:大规模场景级别视图合成

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

通过从互联网照片收集中创建的大规模场景级数据集,我们分析了现有 NVN 方法的不足,并显著改善了生成一致性,验证了数据集和方法对于生成野外场景的有效性。

该文章介绍了一种用于野外场景下的三维感知扩散模型ZeroNVS,用于单图像新视图合成。通过训练生成式先验模型来处理多物体场景和复杂背景的挑战,并提出了相机条件参数化和归一化方案来解决深度尺度的二义性问题。作者还提出了“SDS anchoring”以改善合成新视图的多样性。该模型在DTU数据集的零样本设置中取得了新的LPIPS优势,并在Mip-NeRF 360数据集上展现出强大的性能。

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ExtraNeRF: 带扩散模型的神经辐射场可见性感知视图外推

原文约500字,阅读约需2分钟。发表于:

我们提出了 ExtraNeRF,一种用于推断神经辐射场(NeRF)视角范围的新方法。我们的主要思想是利用 NeRF 模型场景特定的细节,同时利用扩散模型推断我们观察数据之外的区域。关键是通过跟踪可见性来确定没有被观察到的场景部分,并且使用扩散模型一致地重建这些区域。我们的主要贡献包括根据输入影像进行微调的可见性感知扩散填充模块,产生质量适中的 NeRF...

研究人员提出了一种名为ExtraNeRF的新方法,用于推断神经辐射场(NeRF)视角范围。他们利用NeRF模型的场景特定细节,并使用扩散模型推断未观察到的区域。研究人员展示了高质量的结果,并通过少量的输入视图有效地扩展了NeRF。

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一种双视图方法用于通过共训练对放射学报告进行分类

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

放射学报告分析可为公共卫生倡议提供有价值的信息,并且吸引了研究界越来越多的关注。本研究提出了一种新的见解,即放射学报告的结构(即发现和印象部分)提供了对放射学扫描的不同视角。基于这个直觉,我们进一步提出了一种共同训练方法,在发现部分和印象部分分别构建两个机器学习模型,并使用彼此的信息以半监督的方式利用海量未标记的数据来提高性能。我们在公共卫生监测研究中进行了实验,结果表明我们的共同训练方法能...

研究发现,放射学报告分析对公共卫生倡议具有价值。通过共同训练方法,利用放射学报告的结构,可以提高性能并超越竞争方法。

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用 3DGS 照亮每个黑暗:快速训练和实时渲染用于 HDR 视图合成

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

LE3D 通过引入三维高斯散射、锥形散射初始化、颜色 MLP 和深度失真及近远程规范化方法,实现了基于体积渲染的实时新视角合成、HDR 渲染、重点调整和色调映射,同时降低了训练时间和提高了渲染速度。

本文介绍了一种基于点的渲染框架,用于从照片集合中重建场景。该方法通过引入残差球谐系数传输模块和空间注意力模块,提高了渲染质量和收敛速度。

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基于视图迭代自注意力控制的无调整视觉定制化

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

本文提出了 View Iterative Self-Attention Control (VisCtrl) 作为一种无需进行模型微调的训练方法,通过逐步将参考图像的特征嵌入目标图像,实现了一次去噪便能实现一张参考图像的一致和谐编辑,而且该方法还能在复杂的视觉领域进行扩展。

通过扩散模型进行新视图合成表现出了出色的潜力,但存在多视图一致性的挑战。为解决此问题,引入了ViewFusion算法,无需训练,可集成到现有模型中。通过自回归方式利用之前生成的视图作为上下文,确保新视图生成具有稳健的多视图一致性。实验证明ViewFusion在生成一致且详细的新视图方面有效。

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L-PR:利用 LiDAR 基准标记进行无序低重叠多视图点云配准

发表于:

本研究介绍了一种名为 L-PR 的新型框架,利用 LiDAR 基准标志(类似于 AprilTag 和 ArUco 标记)来注册无序的低重叠多视点点云。通过改进的自适应阈值标记检测方法和二级图优化,该方法在准确性、重建质量、定位准确性和对恶化场景的鲁棒性等四个方面表现优越。我们将方法和数据集开源,链接:https://this_URL。

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利用高斯光疙瘩从单目视频中进行自校准的 4D 新视图合成

原文约200字,阅读约需1分钟。发表于:

通过学习高保真度的 4D 高斯点云分割场景表征,自校准相机参数,以及联合优化相机参数和 3D 结构,我们的方法在 4D 新视图合成方面展现出了显著的改进。

我们提出了一种从稀疏训练视角中训练一致的基于3DGS的辐射场的方法,通过深度先验、生成和显式约束来减少背景折叠、移除浮点值,并增强未见视角的一致性。实验证明我们的方法在MipNeRF-360数据集上超过了基本的3DGS的30.5%和基于NeRF的方法的15.6%。

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DANCE: 双视图数据集收缩的双视图分布对齐

发表于:

从内部和外部视角揭示了当前基于分布匹配的方法在持久化训练和分布偏移方面的局限性,提出了一种新的基于双视图分布对齐的数据集简化方法 (DANCE),通过利用多个预训练模型来改进分布匹配,从而取得了状态的结果,并在保持与原始分布匹配相当的效率下实现了流行的性能。

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如何在Obsidian中设置单条笔记的视图模式

原文约200字,阅读约需1分钟。发表于:

Obsidian有「阅读视图」和「编辑视图」两种模式,我使用「编辑视图」作为默认模式,这样打开笔记就能编辑,很方便。但我有少量索引类笔记,是基于Tasks或Dataview查询生成的内容,平时编...

Obsidian有两种模式:阅读视图和编辑视图。使用编辑视图作为默认模式,方便编辑笔记。但对于少量索引类笔记,希望默认为阅读视图,方便查看且避免误操作。发现Force note view mode插件可以在frontmatter中设置单条笔记的视图模式。

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