3d reconstruction | BriefGPT

关键词3d reconstruction

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LetsGo: 大规模车库建模与渲染的 LiDAR 辅助高斯基元
大型车库建模中的挑战以及一种利用 LiDAR 辅助的高斯打点方法进行车库建模和渲染的引入。使用手持式扫描仪 Polar 收集的 LiDAR 点云增强了车库场景建模和渲染的算法，提出了一种新颖的深度正则化器，同时探索了传统网格和现代高斯建模的
PDF3 months ago
神经辐射场修复的潜在扩散模型驯服
我们提出了一种新的框架，通过对扩散模型的温和性进行个性化设置并使用掩蔽对抗训练来缓解图像条件中的文本移位问题，从而解决了使用 NeRF 进行重建时遇到的几个问题，并在各种真实场景上实现了最先进的 NeRF 修复结果。
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RaFE: 生成辐射场修复
我们提出了一种名为 RaFE 的通用辐射场修复流程，适用于各种类型的退化，如低分辨率、模糊、噪声、压缩伪影等，通过利用 2D 修复方法恢复多视角图像，并使用生成对抗网络（GANs）进行 NeRF 生成来更好地适应几何和外观的不一致性，展示了
PDF3 months ago
越多的 2D 视觉，越多的 3D 感知
基于人类基于过去经验从 2D 图像中推断出 3D 结构，并随着观察更多图像改进 3D 理解的行为，我们引入了 SAP3D，这是一个从任意数量的非约束图像进行 3D 重建和新视角合成的系统。给定一些非约束图像，我们通过测试时微调来调整预训练的
PDF3 months ago
APC2Mesh: 从遮挡的建筑外立面到完整的 3D 模型的连接
通过点云完整性补充方法整合点云数据和 3D 重建技术，提出 APC2Mesh 算法，用于建筑物的精确重构，实验证明 APC2Mesh 能够有效应对多种风格和复杂性的被遮挡建筑物点云数据的难题，为提高城市建筑数字模型的准确度和真实性提供了新途
PDF3 months ago
利用 Torch 单元的神经辐射场
提出了一种名为 Torch-NeRF 的新方法，通过扩大光线感知领域和构建样本点交互来提高神经辐射场在复杂场景中的重建性能。
PDF3 months ago
TCLC-GS: 紧密耦合的激光雷达 - 相机高斯投影在自动驾驶环境中的应用
设计一种新的紧密耦合的 LiDAR-Camera 高斯扩散 (TCLC-GS) 方法，充分利用 LiDAR 和相机传感器的优势，实现快速高质量的 3D 重建和新视角 RGB / 深度合成，通过富含上下文信息的 3D 网格和隐式特征来丰富 3
PDF3 months ago
NeSLAM：神经隐式映射与自监督特征跟踪（配以深度补全和去噪）
通过使用神经辐射场 (NeRF) 和密集 RGB-D SLAM 系统，我们提出了 NeSLAM 框架，能够进行准确的深度估计、鲁棒的相机跟踪和逼真的新视图合成，从而解决了由消费级 RGB-D 传感器获取的稀疏且嘈杂的深度图带来的重建和几何场
PDF3 months ago
CoherentGS：具有连贯性的稀疏新视角合成与连贯 3D 高斯函数
通过结构化的高斯表示和正则化优化，以及深度基于初始化来解决三维重建中稀疏输入图像的挑战，提高了与现有方法相比的重建质量。
PDF3 months ago
Gamba：将高斯点渲染与 Mamba 相结合用于单视角三维重建
我们通过使用大量的三维高斯模型实现了高效的三维资产重建，引入了一种基于序列网络的设计来进行上下文相关的推理和线性可伸缩处理，从而实现了优秀的生成能力和惊人的速度。
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SAT-NGP：基于卫星图像的快速可重照三维重建中的神经图形基元释放
现有的立体视觉管道在使用多对或多个卫星图像时可以产生高精度的 3D 重建。然而，这些管道对于由于多日期收购而可能发生的图像变化敏感。为了考虑这些变化，最近将神经辐射场（NeRF）应用于多日期卫星图像。然而，神经方法非常计算密集，需要数十个小
PDF3 months ago
TRAM：来自野外视频的 3D 人体全局轨迹与运动
我们提出了 TRAM 方法，一个两阶段的方法，从野外视频中重建人类的全局轨迹和运动。通过增强 SLAM 以在存在动态人类的情况下恢复相机运动，并利用场景背景来推导运动尺度。利用恢复的相机作为度量尺度参考帧，我们引入一个视频转换模型 (VIM
PDF3 months ago
基于尖峰相机的神经辐射场 Spike-NeRF
使用高时间分辨率的脉冲相机，我们提出了 Spike-NeRF，一种基于脉冲数据的神经辐射场，用于高速场景的三维重建和新视点合成。通过设计特殊的脉冲掩蔽和损失函数，我们从高频但不稳定的脉冲数据中重建了准确且稳定的三维场景，并通过合成实验验证了
PDF3 months ago
CVPRElite360D：通过语义和距离感知双投影融合实现高效的 360 度深度估计
360 深度估计是重建三维场景的关键技术之一。本文提出了一种名为 Elite360D 的新框架，通过使用 ERP 图像和 ICOSAP 点集，结合局部和全局特征，有效地估计 360 深度，其在多个基准数据集上优于之前的方法。
PDF3 months ago
latentSplat：自动编码可变高斯用于快速可推广的 3D 重建
我们提出了 latentSplat，一种在 3D 潜在空间中预测语义高斯分布并能够通过轻量级生成的 2D 架构进行解码的方法。我们的方法结合了基于回归的方法和生成模型，通过训练纯粹基于现有真实视频数据，在相同的方法中实现了高分辨率新视图的快
PDF3 months ago
一般非刚性场景三维重建的最新趋势
重建现实世界的模型，包括三维几何、外观和场景的运动，是计算机图形学和计算机视觉的核心问题。该研究汇总了最新的技术，并讨论了非刚性场景的三维重建、场景分解和编辑、通用建模等内容，同时探讨了其中的限制和挑战。
PDF3 months ago
FastCAD：来自扫描和视频的实时 CAD 检索和对齐
通过使用 FastCAD 方法，可以实时地检索和对齐给定场景中的所有对象的 CAD 模型，同时预测对齐参数和形状嵌入，加快了推理时间并提高了 3D 重建和对齐的准确性。
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高光谱神经辐射场
利用 NeRFs 的最新进展，我们提出了一种计算超光谱 3D 重建的方法，其中空间中的每个点和视角都以波长相关辐射和透射光谱为特征。通过对近 2000 个超光谱图像进行对比和消融测试，我们证明了超光谱 NeRF 的潜力，包括超分辨率和成像传
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充分利用热感模态以增强在低光条件下的重建
Neural Radiance Fields (NeRF) accomplishes photo-realistic novel view synthesis by learning the implicit volumetric repr
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PostoMETRO：姿态标记增强的网格变压器用于稳健的 3D 人体网格恢复
通过整合鲁棒性 2D 姿态表示，PostoMETRO（Pose token enhanced Mesh TRANSformer）在变压器模型中以令牌方式恢复 3D 坐标，从而提高单张图像人体网格恢复的性能，尤其在遮挡等极端场景下的准确性和清
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