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ICCV
利用三维植物模型进行干旱胁迫分类
本文提出了一种新颖的端到端 pipeline，利用深度神经网络，在 3D 重构、分割和特征提取等不同阶段实现植物干旱胁迫的研究和表征，使用基于 deep siamese network 提取的特征知识构建了准确的植物冠层 3D 模型，并利用
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7 years ago
ICCV
SurfaceNet: 一个端到端的 3D 神经网络，用于多视点立体成像
该论文提出了一种名为 SurfaceNet 的端到端学习框架，可用于多视图立体成像中的 3D 建模，并通过大规模 DTU 基准测试对 SurfaceNet 进行了验证。
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7 years ago
从单视图图像中详细恢复服装
本研究提出了一种从单张照片中生成人体服装真实 3D 模型的算法，该算法可以还原出服装的全局形态、几何信息和细节，结合参数估计、语义分析和物理模拟等技术，可应用于虚拟试穿、服装转化、数字人物的服装动画等领域。
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8 years ago
渲染合成图像用于训练物体检测器
本文提出了一种基于 3D 模型合成无限数量的训练图像的方法，以提升目标检测的分类性能。通过估计渲染参数，生成的图像不仅要外观与真实图像相似，而且要在训练目标检测器时使用相同的特征。结果表明，与传统方法不同的是，此方法可显著提高无人机、飞机和
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10 years ago
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