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浏览这些与视图相关的文章,了解长上下文大型语言模型、物体姿态、通用路由问题和NeRF等主题的最新研究成果。

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计算机视觉与仿真中的环绕视图鱼眼光学:调查与挑战

本文提供了关于汽车环视鱼眼光学的调查,重点关注光学伪像对自动驾驶和 ADAS 中的计算机视觉任务的影响。通过分析不同的模拟方法,讨论了模拟器对真实光学性能的建模能力(或缺乏)以及汽车鱼眼数据集中的光学像差和模拟鱼眼数据集的限制,突出了计算机视觉和环视光学系统中光学伪像的重要性。

本文研究了汽车环视鱼眼光学对自动驾驶和ADAS中计算机视觉任务的影响,分析了模拟方法和模拟器对真实光学性能的建模能力,以及汽车鱼眼数据集中的光学像差和模拟鱼眼数据集的限制。强调了光学伪像在计算机视觉和环视光学系统中的重要性。

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二进制不透明网格:为基于网格的视图合成捕捉细致几何细节

在这项工作中,我们修改了密度场,以鼓励它们向表面聚集,同时保持它们重建薄结构的能力。我们采用了离散不透明度网格表示,通过像素投射多条光线来抗锯齿,最小化不透明度值的二元熵,并开发了基于融合的网格化策略,最后进行网格简化和外观模型拟合。与现有的基于网格的方法相比,我们的模型产生的紧凑网格可以在移动设备上实时渲染,并实现了更高的视角合成质量。

研究人员修改密度场以实现薄结构的重建,采用离散不透明度网格表示和多条光线的像素投射来抗锯齿。通过基于融合的网格化策略,实现了紧凑网格和高质量的视角合成,能够在移动设备上实时渲染。

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IM-3D:迭代多视图扩散与重建的高质量 3D 生成

在本文中,我们通过考虑视频生成器,使用高斯喷洒的 3D 重建算法,减少 2D 生成器网络的评估次数 10-100 倍,实现更高效的处理管道,提供更高质量、更少几何不一致性和更多可用的 3D 资源。

本文介绍了一种新颖的方法,用于从多个图像中进行3D物体表面重建。该方法基于神经辐射场和预训练的2D扩散模型的指导,引入了三个组件。实验结果显示,该方法在定量和定性上都取得了显著的改进。

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一个基准超市数据集:来自单视图的真实世界点云

介绍了一种名为 3DGrocery100 的大规模食品数据集,用于细粒度的食品目标识别,包括 100 个类别,由 87,898 个 3D 点云和 10,755 个 RGB-D 单视图图像创建而成,并在 6 个最新的 3D 点云分类模型以及少样本学习和持续学习的分类任务中进行了测试。

介绍了3DGrocery100数据集,用于食品目标识别。包括100个类别,由87898个3D点云和10755个RGB-D图像创建。测试了6个3D点云分类模型以及少样本学习和持续学习的分类任务。

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可扩展多视图聚类通过显式核特征映射

在本文中,我们引入了一个新的多视图子空间聚类的可扩展性框架,并提出了一种有效的优化策略,利用核特征映射来减少计算负担,同时保持良好的聚类性能。该算法的可扩展性意味着它可以应用于包含数百万数据点的大规模数据集,并在几分钟内使用标准机器完成。我们通过对各种规模的真实基准网络进行广泛实验,评估了我们的算法在支持多视图子空间聚类方法和属性网络多视图方法方面的性能。

介绍了一个新的多视图子空间聚类的可扩展性框架,利用核特征映射来减少计算负担,同时保持良好的聚类性能。该算法适用于大规模数据集,并在几分钟内完成。通过实验评估了算法在多视图子空间聚类和属性网络多视图方法方面的性能。

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EscherNet:一种可扩展的视图合成生成模型

EscherNet 是一种多视图条件扩散模型,学习了隐式和生成式的三维表示,在精确和连续的相机变换控制方面具有专门的相机位置编码,能够在一个消费级别的单个 GPU 上同时生成 100 多个一致的目标视图,能够处理零样本新视图合成并将单个和多图像三维重建结合在一个统一的框架中,通过广泛的实验证明,在多个基准测试中 EscherNet 达到了最先进的性能,甚至当与针对每个单独问题专门设计的方法进行比较时,也能表现出色,这种卓越的通用性为设计可扩展的三维视觉神经架构开辟了新的方向。

EscherNet是一种多视图条件扩散模型,能够在单个GPU上生成100多个一致的目标视图,并处理零样本新视图合成和三维重建。EscherNet在多个基准测试中表现出色,为设计可扩展的三维视觉神经架构开辟了新的方向。

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UniMem:面向长上下文大型语言模型的统一视图

提出了 UniMem 框架,将现有的长上下文处理方法从记忆增强的角度进行统一;通过分析 Transformer-XL、Memorizing Transformer、RMT 和 Longformer 等方法,揭示它们的设计原理和优势;基于这些分析,提出了整合这些算法优势的创新方法 UniMix,并通过实验证明了 UniMix 在处理长上下文方面具有比基准模型更低的困惑度。

提出了一种新的语义压缩方法,使得基于Transformer的大型语言模型适用于长度为原先的6-8倍的文本,无需显著计算开销或微调。该方法通过源编码概念和预训练模型,减少长输入的语义冗余后再传递给LLM进行下游任务。实验结果表明,该方法有效地扩展了LLM在问答、摘要、少样本学习和信息检索等任务中的上下文窗口,并且能够保持生成文本的流畅性。

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使用扩散模型从物体姿态间获得极端的两视图几何

利用物体先验知识,本文提出一种有效的方法,通过合成新视图图像来确定物体姿态,从而准确确定两个视图的相机姿态,并且在大视角变化下展现出卓越的稳健性和泛化性能。

通过引入新的几何约束条件,训练生成模型可以提高透视准确性和下游模型性能。实验结果显示,使用该约束条件训练的模型生成的图像在70%的情况下优于其他模型。在KITTI测试集上,微调后的模型在零-shot转移中的RMSE和SqRel上分别超过真实图像训练的原始模型最多7.03%和19.3%。

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INViT:具有不变嵌套视图变换器的通用路由问题求解器

基于深度强化学习的新型架构 INViT,通过在编码器中嵌套设计和不变视角,利用改进的策略梯度算法和数据增强,提高了学习的求解器的泛化能力,并在不同分布和问题规模上展现了显著的泛化性能。

为了提高神经车辆路径问题(VRP)求解器的可行性,设计了一个辅助策略,通过学习本地可转移的拓扑特征来改善神经 VRP 求解器的表现。实验证明,这个集成策略在基准测试中表现出更好的泛化性能,并且在真实世界问题上也能工作得很好。

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通过间接扩散指导驯服稀疏视图通用 NeRF 中的不确定性

利用间接扩散引导的 NeRF (ID-NeRF) 框架通过利用精炼的扩散先验指导从生成性的角度解决 Gen-NeRF 中的不确定性,避免了直接约束的混乱取样导致的模型混淆,并经过多个基准测试表明在处理稀疏输入的不确定性方面具有卓越的性能。

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