Dec, 2016

材料识别的差分角成像

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TL;DR该论文提出了一种基于微小角度变化的差分角成像技术的材料识别新方法，结合已有的丰富辐射特征和灵活的图像捕捉，在创建了一个大规模真实场景数据库 GTOS 的基础上，成功训练出一种叫做 DAIN 的网络，所得到的材料识别性能优于单视图或粗略量化的多视图图像识别方法。
发现论文，激发创造
  • 地面材质识别的差分视角

    采用微小角度变化捕获增加特征表达的差分角成像，在 GTOS 数据库上使用 TEAN 进行地面材料识别，其识别性能优于单视角和多视角性能。

    Sep, 2020

  • 几何计算辅助的材料识别

    本研究旨在以图像和几何信息为基础来识别材料类别。我们提出了一个新的数据集来研究如何使用 3D 几何信息和 2D 特征来提高材料分类的准确性，并且结果表明联合和独立地使用 2D 和 3D 特征来模拟材料可以提高材料分类的准确性。

    Jul, 2016

  • DANI-Net: 通过可微分阴影处理、各向异性反射建模和神经反演渲染实施非标定光度立体成像

    本篇论文提出一种基于反向渲染框架的可微分降噪网络 DANI-Net，该网络通过不同的可微分路径利用阴影和各向异性反射特征，有效地解决了非 Lambertian 对象和复杂反射材料所带来的影响，并在多个真实世界数据集上取得了优异的性能表现。

    Mar, 2023

  • UMat: 不确定性感知的单幅图像高分辨率材质捕捉

    本研究提出了一种基于学习的方法，使用微观几何外观作为主要线索，从材料的单个漫反射图像中恢复法线、高光和粗糙度，并展示了我们的方法的性能表现。

    May, 2023

  • 逆向渲染全球革命性工艺品

    本论文提出了一种名为 RADAR 的方法，它可以从实际的单图像集合中恢复环境照明和表面材料，利用了自我监督的反照率鉴别器和旋转对称形状重建模块的组合，实现了无监督图像去渲染和基于自由视角的渲染和重构。

    Apr, 2021

  • 可微分光线追踪学习无线电环境

    用可微分参数化的材料特性、散射和天线模式结合可微分光线追踪的梯度校准方法，以训练可训练的参数来计算具有准确场景几何和材料特性的渠道脉冲响应。

    Nov, 2023

  • 基于 RGB-D 图像的辐射场景分解：场景反射率、照明和几何

    通过利用 RGB-D 图像重建场景的几何和同时恢复复杂反射和自然照明的 radiometric 成分，从而对多个未知材料对象进行空间变化的建模，可以实现从 RGB-D 图像中恢复丰富的 radiometric 信息，并展示 RGB-D 传感器在场景理解任务中的新角色。

    Apr, 2016

  • 稀疏多视图图像抓取的深度 3D 捕获：几何和反射

    本研究提出了一种基于多视角立体网络、光谱反射率、深度学习的方法，旨在从六幅图像中重建物体的高质量几何结构和空间变化的 BRDF，通过最小化光度误差优化多视角反射率网络的潜在空间，成功地实现了从稀疏数据中重建出高质量的物体，进而渲染出真实的图像。

    Mar, 2020

  • 合成孔径雷达图像的可微分渲染

    本文提出了一种使用合成孔径雷达图像进行可微分渲染的方法，结合了 3D 计算机图形学和神经渲染，并在高保真模拟 SAR 数据上演示了从有限 SAR 图像重建 3D 对象的逆图形问题。

    Apr, 2022

  • 通用反射光度立体的神经反渲染

    本研究提出了一种用于光度立体图像的卷积神经网络结构，通过物理学建模的无监督学习框架，可以进行表面法线和反射率预测，并且在实际场景中达到了最先进的性能表现。

    Feb, 2018