Mar, 2020

Gen-LaneNet: 一种通用且可扩展的三维车道线检测方法

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TL;DR介绍了一种基于 Gen-LaneNet 的 3D 车道检测方法，包括图像编码、特征空间变换、3D 车道预测、新的几何引导车道锚定表示法和可扩展的两阶段框架，同时推出了一个新的合成数据集。实验表明，该方法在平均精度（AP）和 F 分数方面明显优于 3D-LaneNet。
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发现论文，激发创造
  • GNeSF：泛化的神经语义场

    基于神经隐式表示的 3D 场景分割方法，通过多视图图像特征和语义地图作为输入，采用软投票机制来聚合来自不同视图的二维语义信息，结合视角差异信息预测投票分数，通过可见性模块筛选掉遮挡视图的有害信息，在只有二维语义监督的情况下，能够综合合成语义地图或进行新场景的三维语义分割。

    Oct, 2023

  • ImageNet 的 3D 生成

    本文提出了一种基于 3D GAN 的 3D 生成器，采用了不同于以往的数据假设、深度框架和相机模型，在多样化数据集（如 ImageNet）上取得了优于现有技术的纹理和几何质量的结果。

    Mar, 2023

  • GenLayNeRF: 用于多人视角合成的可泛化分层表示与 3D 模型对齐

    提出了一种适用于多人场景的通用分层场景表示方法，用于多人视点渲染，无需每场景优化且只需要很少的输入视图。通过将场景分割为多人分层光辐射场，并通过迭代参数修正和多视图特征融合实现与输入视图的像素级对齐的 3D 模型，进一步提出了新颖的端到端训练模块进行人体模型校正。在新颖视图综合和非人物优化场景 NeRF 方法上表现优越，而与分层场景方法在测试时间优化方面相当。

    Sep, 2023

  • 用于单图像新视角合成的几何感知深度网络

    本文提出了一种利用场景 3D 几何信息进行新视角生成的方法，通过学习区域感知几何转换网络实现输入图像到目标视角的变换，并在 KITTI 和 ScanNet 数据集上取得了优于现有方法的高质量生成效果。

    Apr, 2018

  • 基于 ImageNet 中的野外图像的几何感知 3D 生成

    从多样且非结构化的 Imagenet 数据集中，我们提出了一种从二维图像中重建三维几何模型的方法，使用高效的三平面表示法学习三维模型，并基于 StyleGAN2 的生成器架构对高度多样化的数据集进行调整，通过多视点辨别防止模式崩溃并提升训练稳定性。

    Jan, 2024

  • 3DGEN：一种基于 GAN 的从图像数据生成新的 3D 模型的方法

    我们提出了 3DGEN 模型，它利用最近在物体重建和基于 GAN 的图像生成方面的工作，可以为训练图像的同一类别对象生成可信的三维网格，并将生成的网格与当前最先进的基准模型进行比较，取得了可见的生成质量改进。

    Dec, 2023

  • 野外学习生成隐式神经资产

    本文介绍了一种基于真实驾驶数据的生成模型 GINA-3D，其使用相机和 LiDAR 传感器捕获数据，通过学习三平面潜在结构的方法处理姿态与视差，从而创建具有多样性的车辆和行人 3D 模型，并在大规模的样本测试中表现出高质量和多样性。

    Apr, 2023

  • ImageNet3D：面向通用对象级别 3D 理解

    通过与 ImageNet 数据集相结合，ImageNet3D 数据集提供了 200 个类别的 2D 和 3D 信息，从而为构建具有更强的通用性目标级三维理解的视觉模型提供了潜力。

    Jun, 2024

  • 使用几何感知循环网络学习空间常识

    这篇论文提出了一种通过结合几何学和深度视觉表示学习的思想，将其嵌入移动视觉场景理解的递归网络架构中，以学习如何将 2D 视觉特征整合到场景的潜在 3D 特征映射中，通过不同 iable 几何操作进行预测和分割，十分成功。

    Dec, 2018

  • 深度场网络用于多视角场景的通用表示

    提出了一种使用 Transformer 架构学习隐式多视图一致场景表示并引入一系列 3D 数据增强技术的方法来增加视角多样性的深度估计网络，同时介绍了引入视角合成作为辅助任务，该网络在不使用显式几何约束的情况下在立体和视频深度估计方面取得了最先进的结果， 并在零样本领域泛化方面有了显著的提高。

    Jul, 2022