3d scene geometry | BriefGPT

关键词3d scene geometry

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CVPR三维几何感知的可变形高斯光斑在动态视图合成中的应用
本文提出了一种 3D 几何感知可变形高斯喷洒方法，用于动态视图合成。我们的解决方案通过显式提取和融合 3D 几何特征来实现 3D 几何感知的变形建模，从而实现改进的动态视图合成和 3D 动态重建。
PDF3 months ago
CVPR了解邻居：通过空间视觉 - 语言推理提升单视图重建
通过综合语义和空间上下文推断每个点的密度，我们的 KYN 方法改进了三维形状恢复并在场景和物体重建方面取得了最先进的结果。
PDF3 months ago
从姿态中隐式学习场景几何用于全局定位
通过利用少量的标签数据（即相机姿态），本文提出了一种学习方法，将这些标签与刚性对齐相结合，学习场景的三维几何表示，并将其用于估计相机的六自由度姿态，从而提高了定位的准确性。
PDF7 months ago
ICCV鸟瞰视角下的视觉语言导航场景图
利用 BEV 场景图编码室内环境的场景布局和几何线索以解决视觉语言导航中对于三维场景几何和全景观察选择的限制，该方法在 REVERIE、R2R 和 R4R 数据集上显著优于现有方法，展示了 BEV 感知在视觉语言导航中的潜力。
PDFa year ago
CVPR线云有多保密？从三维线条中恢复场景细节
本文提出了一种将已知场景的 Structure-from-Motion point cloud 转换成不易理解的 3D lines 的 'line cloud' 表示法，以保护用户生成内容的隐私，同时探讨了从这种表示法中恢复图像信息的方法，
PDF3 years ago
MVS^2: 多视图对称深度无监督多视图立体成像
本文介绍了一种基于无监督学习的多视图深度图像学习方法，可以从多个视角的输入图像中学习深度和遮挡图像，并在训练和测试阶段都强制实施多视图深度一致性，进而为实际场景下处理遮挡提供更好的鲁棒性。
PDF5 years ago
强制执行虚拟法线的几何约束以进行深度预测
本研究提出了一种基于高阶 3D 几何约束的深度预测模型，通过在重建的 3D 空间中随机采样三个点确定虚拟法向方向并设计相应的损失函数，能够显著提高深度预测的准确性，从而实现直接从深度图中恢复场景的 3D 结构（如点云和表面法向），进而消除了
PDF5 years ago