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Any360D: 利用无标签的 360 数据和 Möbius 空间增强实现全景深度
在 360 图像方面，通过建立一个新的评估基准和提出一种半监督学习框架，我们展示了一个称为 Any360D 的新 360 深度建模方法的有效性，它在不同场景下具有令人印象深刻的零样本能力。
PDF15 days ago
基于图卷积网络的竖直调整
提出一种新颖的方法来进行 360 度图像的纠正调整，该方法包括卷积神经网络（CNN）和图卷积网络（GCN）两个模块，通过 CNN 处理输入的 360 度图像进行视觉特征提取，然后将提取的特征图转换成一个图形，从而找到了输入的球面表示。同时引
PDFa month ago
Dream360: 基于 Transformer 的多样化沉浸式室外虚拟场景创建的 360 图像拓展
提出了一种基于变换器的 360 图像扩充框架 Dream360，可以从用户选择的视口生成多样、高保真、高分辨率的全景图，考虑了 360 图像的球面特性，并通过两个关键学习阶段（基于 Spherical-VQGAN 的编码本全景扩充和新颖的频
PDF5 months ago
基于端到端的 360 度图像布局恢复的角点检测
本文提出了一种基于 360 度图片的端到端模型 CFL（Corners for Layout），用于恢复室内场景的三维布局，并通过使用 EquiConvs（一种直接应用于球体投影的卷积），放宽场景假设和降低成本，优于目前的现有方法，并且对相
PDF5 years ago