3d object representation | BriefGPT

关键词3d object representation

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超平面：用于快速 NeRF 自适应的超网络方法
提出了一种基于超网络范例的少样本学习方法，通过从训练数据中收集信息并生成通用权重的更新，实现了从少量图像中一步生成高质量的 3D 物体表示的高效方法。通过与最先进的解决方案进行直接比较以及全面的剔除研究，证实了该方法的有效性。
PDF5 months ago
ICCVSO-Pose：利用自遮挡进行直接 6D 姿态估计
本文提出了一种名为 SO-Pose 的框架，通过自遮挡推理和建立一个两层的 3D 物体表示，增强了端到端 6D 位姿估计的精度，该框架以单个 RGB 图像作为输入并同时生成 2D-3D 对应和自遮挡信息，融合这两个信息直接回归 6DoF 姿
PDF3 years ago
ICLR用于学习可组合的三维物体表示的高阶函数网络
通过神经网络将几何结构编码到权重和偏置中，通过映射网络重构对象，可在 7000 参数的情况下达到与百万参数状态下的最新型物体解码器架构同等甚至更高的精度。
PDF5 years ago
点云分割的正则化图卷积神经网络 (RGCNN)
本文提出了一种正则化图卷积神经网络 (RGCNN)，通过谱图理论，将点云中的特征视为图上的信号进行卷积，可以直接处理点云数据，提高了点云分割效能，并在 ShapeNet 部件数据集上进行了实验验证。
PDF6 years ago