3d semantic scene completion | BriefGPT

关键词3d semantic scene completion

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OccFiner: 基于混合传播的离线占用状态精炼
OccFiner 是一个新颖的离线框架，旨在提高基于视觉的占位预测的准确性，通过多对多局部传播网络和区域中心全局传播两个混合阶段来解决几何和语义估计、视角变化连续性以及单视图遮挡等问题，从而在各种粗略占位类型上实现了几何和语义准确性的提升，
PDF4 months ago
DepthSSC: 深度空间对齐和动态体素分辨率的单目三维语义场景补全
基于单目摄像机的三维语义场景完成研究，提出了 DepthSSC 方法，通过 ST-GF 模块和几何感知体素化相结合，动态调整体素分辨率，考虑三维空间的几何复杂性，以确保空间与深度信息的精确对齐，成功解决了以往方法中存在的空间错位和畸变问题。
PDF7 months ago
将上下文实例查询与三维语义场景补全相结合
提出了一种名为 Symphonies 的新范式来实现 3D 语义场景完形填空任务，它通过从具有上下文感知的输入中派生的一组稀疏的实例查询来完成场景卷积物的构建，并通过在场景内部使用查询作为实例特征表示来交互影响图像和卷积物特征，提高对整个情
PDFa year ago
CVPRMonoScene: 单目 3D 语义场景完成
MonoScene 提出了一种 3D 语义场景完成（SSC）框架，该框架从单个单眼 RGB 图像推断出场景的密集几何和语义，在 2D 和 3D UNets 的连续 2D 和 3D 特征投影的基础上引入了 3D 上下文关系先验以强制实现空间
PDF3 years ago
IJCAIIMENet: 迭代互相增强的联合三维语义场景补全和二维语义分割
本文提出了一种 Iterative Mutual Enhancement Network (IMENet)，能够联合处理 3D 语义场景完成和 2D 语义分割任务，通过两个精细化模块 Deformable Context Pyramid 和
PDF3 years ago
LMSCNet：轻量级多尺度三维语义完成
本文提出了一种新的方法，利用 2D UNet 骨干网络和全面的多尺度跳跃连接强化特征流，并配备 3D 分割头，在语义完成和占用完成方面性能表现优异，且代码可用。
PDF4 years ago
使用对抗训练从单个深度图像完成 3D 语义场景
本研究旨在探讨利用生成对抗网络进行三维场景填充的潜力与效率，并通过几个数据集的实验验证了这种模型优于传统三维卷积神经网络在一定程度具有对齐的数据集内。
PDF5 years ago
CVPR基于 RGBD 的维度分解残差网络用于 3D 语义场景完成
本研究提出了一种轻量级的三维密集预测任务算法 ——Dimensional Decomposition Residual network (DDR)，该网络使用分解卷积层和多尺度融合机制来提高三维场景补全和语义分割速度和准确率，与最新的同类型
PDF5 years ago