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3d motion estimation
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DeepMesh: 基于深度学习的基于网格的心脏运动跟踪
基于心脏磁共振图像的 3D 运动估计对于评估心脏功能和诊断心血管疾病至关重要。本文提出了一种基于 DeepMesh 的学习框架，旨在从 CMR 图像中将心脏网格传播到个体空间，并估计个体的心脏网格的 3D 运动。该方法通过开发一种可微分的网
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9 months ago
CVPR
DEFLOW：基于自监督学习的泥石流三维运动估计
DEFLOW 是一种用于 3D 石流运动估计的模型，采用新型的多级传感器融合架构和自我监督方法来并入场景归纳偏差，并采用多帧时间处理模块实现运动速度随时间变化估计，其在此数据集上实现了最先进的光流和深度估计，并完全自动化石流运动估计。
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a year ago
CVPR
基于循环最近点的三维点云场景流估计
本文提出一种基于递归网络的零阶方法，可用于解决对不规则点云数据进行 3D 场景流估计和点云配准两项任务，实验结果表明该方法能够超越以往方法并达到新的最佳表现。
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2 years ago
基于移动相机的动态场景刚性学习与三维运动场估计
本文提出在监督学习的基础上通过学习场景的刚性结构，从两张图片中推断场景对于相机的运动以及产生的 3D 场景流结构，相比于其他 3D 场景流预测方法表现更佳，并提供了半合成动态场景数据集和评估拆分。
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6 years ago
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