CVPRMar, 2024

实时 RGB-D SLAM 中的隐式神经表示和几何渲染基准测试

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TL;DR建立了第一个开放共享的基准框架来评估常用的 INRs 和几何渲染函数在建图和定位中的性能，通过大量的实验研究，得出了密集特征网格优于其他 INRs（如三平面和哈希网格）的结论，并提出了一种混合编码策略来兼顾准确性和完整性，以满足 RGB-D SLAM 系统对鲁棒性和计算效率的要求。
implicit neural representationgeometric renderingbenchmark frameworkmapping and localizationgrid-based and decomposition-based inrs
发现论文，激发创造
  • 医学影像中的暗默神经表征：一项比较调查

    通过利用神经网络通过隐式连续函数参数化数据，隐式神经表示（INRs）在场景重建和计算机图形学中显示出显著结果，本论文综述了 INR 模型在医学成像领域的应用，并讨论了 INRs 的优势、局限性以及在医学成像数据中的挑战和考虑因素，同时提出了未来的研究方向和机会。

    Jul, 2023

  • 神经隐式地图的稠密 RGB SLAM

    研究了一种使用神经隐函数的 RGB-D SLAM 的新方法，在没有深度输入的情况下，引入了分层特征体积以促进隐式地图译码器来实现地图重建，并通过匹配渲染和输入视频帧解决摄像机运动和神经隐式地图问题，进一步提出了一种光度变形损失以更好地约束摄像机姿态和场景几何。实验结果表明，该方法比以前的方法取得了更好的结果，甚至超过了一些最新的 RGB-D SLAM 方法。

    Jan, 2023

  • MRI 并行重建的批量隐式神经表示

    基于隐式神经表示的 MRI 重建方法通过引入嵌入尺度的编码器和多层感知机 (MLP) 实现了对完全采样的 MRI 图像进行任意尺度的重建，相比其他重建方法，在公开 MRI 数据集上表现出更好的性能。

    Sep, 2023

  • 重温低级视觉中的隐式神经表示

    本文研究了隐式神经表达在低层视觉问题中的应用，包括图像去噪、超分辨率、修补和去模糊等任务，并在实验中证明了其在资源有限情况下超过其他方法 2dB 以上的卓越表现。

    Apr, 2023

  • Rapid-INR: 使用隐式神经表示进行高效的无 CPU DNN 训练

    本文提出了一种名为 Rapid-INR 的创新方法，利用 INR 对图像进行编码和压缩，从而加速计算机视觉任务中的神经网络训练；该方法可以将整个数据集直接存储在 GPU 上，并提出了迭代动态剪枝和逐层量化来进一步增强压缩效果，并在图像分类任务中证明了其可行性。

    Jun, 2023

  • 基于隐式神经表示的形状深度学习

    本文介绍了 Implicit Neural Representations (INRs) 的概念，并提出了 inr2vec 框架作为一种有效的在深度学习流程中解决 INRs 表示的下游任务的方法。

    Feb, 2023

  • 朝着稳健的 NeRF 评估框架

    本文介绍了一个新的测试框架以专门用于评估神经辐射场（NeRF）模型的性能，该框架通过训练和评估 NeRF 的显式辐射场表示来解耦神经渲染网络和 NeRF 管道，并提出了一种配置方法来生成特定于评估目的的表示形式。我们还提出了一种新的指标来衡量该框架的任务复杂性，该指标考虑到了视觉参数和空间数据的分布。

    May, 2023

  • 具地区感知和可推广性的隐式神经表示

    提出了一种新的通用的内隐神经表示（INR）框架，结合了 transformer 编码器和可感知局部性的 INR 解码器，显著优于以往的通用的 INR，并验证了局部感知潜变量在图像生成等下游任务中的有效性。

    Oct, 2023

  • NID-SLAM：基于神经隐式表示的动态环境下的 RGB-D SLAM

    提出了一种名为 NID-SLAM 的方法，通过增强语义掩膜中的不准确区域和选择关键帧来提高神经 SLAM 在动态环境中的性能。在动态环境中，该方法通过准确删除动态物体来降低相机漂移的概率，从而在跟踪准确性和建图质量方面优于其他竞争性神经 SLAM 方法。

    Jan, 2024

  • HyperINR: 一种快速预测的超网络，通过知识蒸馏实现隐式神经表示

    本文引入 HyperINR，一种新颖的超网络架构，通过利用多分辨率哈希编码单元的集合，直接预测一个紧凑的 INR 的权重，从而提高了 INR 的推理性能和支持交互式虚拟现实。

    Apr, 2023