3d shape | BriefGPT - AI 论文速递

关键词3d shape

搜索结果 - 47

GS-CLIP: 从真实世界数据进行对比度语言 - 图像 - 3D 预训练的高斯飞溅
提出 GS-CLIP 方法将 3D 高斯粒化引入多模态预训练，以增强 3D 表示，并通过预训练的视觉 - 语言模型和 3D 编码器对 3D 高斯粒化进行优化，实现全局显式特征的提取和融合。实验证明，GS-CLIP 显著提高了最新研究成果，超
PDF5 months ago
稀疏多物体渲染与比较
通过引入多目标检测网络，本研究在 CAD 模型、3D 形状、姿势估计领域取得了最先进的表现，提高了实例对齐准确度，与多视角方法相当。
PDF9 months ago
用可神经映射的模型接近人类 3D 形状感知
了解人类对 3D 形状的推断在神经可映射计算架构中的基础，并强调未来研究的重要问题。
PDF10 months ago
ICCVSC3K: 自监督的、一致性的 3D 关键点估计方法，适用于旋转、噪声和降采样的点云数据
提出了一种新方法来从噪声、降采样和任意旋转的实际场景中对任意对象类别进行关键点推断的方法，该方法是完全无监督的，关键点位置误差低，对点云数据扰动具有弹性，关键点保持其索引的语义一致性，且靠近点云数据表面，并在对象的三维形状下游任务中具有改进
PDFa year ago
ShaDDR: 基于实例的几何和纹理实时生成 —— 基于 3D 形状详细化和可微分渲染
用 ShaDDR 算法可以生成高分辨率且纹理清晰的 3D 形状，能够通过学习潜在变量来掌握几何和纹理细节，实现对粗糙体素模型的纹理生成和细节还原，具有更高的分辨率和更清晰的纹理。
PDFa year ago
从野外视频中学习手持物体重建
本文介绍了一种通过采用从野外视频数据中提取的三维监督来重建手持物体的方法，并使用数据驱动的三维形状先验进行训练，结果表明这种间接的三维监督信号可以在没有直接现实世界三维监督的情况下有效地预测真实世界中的手持物体的三维形状。
PDFa year ago
通过 3D 模型估计跟踪未知视频对象
本文提出一种新的方法，在视觉目标追踪方面通过 3D 形态和位姿表达，结合可微分渲染技术优化一个新型的损失函数，取得了在三个数据集上追踪刚性物体方面的最新进展。
PDFa year ago
通过学习超分割和迭代搜索来拟合紧密边界框的分离、合并和优化
本研究提出了一种基于神经网络的过分割和迭代合并和细化的新框架，以找到 3D 形状的一组紧密边界框。通过使用现有的无监督分割网络分割形状并获得过分割，应用具有紧密感知合并和停止标准的分层合并。最后，通过基于 MCTS 的多行动探索进一步改进界
PDFa year ago
CVPR通过部件检索和组装实现非监督式三维形状重建
通过在实现中使用用户提供的一组三维部件的库，我们提出了基于自我监督的方法来将 3D 形状分解，使得对部件的选择和分解方式都可以进行完全控制。实验表明，这种方法比现有方法提供了更高的重构准确性和更理想的分解。
PDFa year ago
CVPRMagicPony: 在自然场景中学习可动性三维动物
MagicPony 是一种新的方法来从野外单视图图像中学习预测一个关节动物（如马）的 3D 形状、关节、视点、纹理和照明，它将神经场和网格的优势结合在一起，通过蒸馏自监督的 Transformer，并使用新的视点采样方案，为视角估计提供协助
PDF2 years ago
ECCV文档图像矫正的几何表征学习
DocGeoNet 通过引入明确的几何表示来进行文档图像纠正，其中涉及文档图像的两个典型属性：3D 形状和文本行。
PDF2 years ago
基于 3D 增强的对比知识蒸馏，用于基于图像的物体位姿估计
该研究论文提出了一种基于图像的物体姿态估计方法，利用多模态方法学习的 3D 知识通过对比知识蒸馏框架有效地转移给单模态模型，使其在没有 3D 信息的情况下提升物体姿态估计准确率，实验证明了该方法的有效性。
PDF2 years ago
从球面视角探索形状
本文提出一种新的采样模型 Spotlights，通过模拟球面多视野扫描器上均匀分布的虚拟相机从其主点透过小的同心球冠上的样本点投射光线探测由球体所围绕物体的可能交点，将 3D 形状表示为深度值的紧凑 1D 数组，为点云完成任务提供高效且准确
PDF2 years ago
CVPR利用品种信息从图像中学习回归 3D 狗形状
该论文提出了一种名为 BARC 的新方法，该方法通过对犬种相似性的研究，解决了从单幅图像中恢复犬只 3D 形态和姿态的难题，证明了基因相似性的先验信息可以帮助弥补缺乏 3D 训练数据的不足。
PDF2 years ago
ICCVSkip-Transformer 技术用于点云补全与生成的雪花点反卷积
本文提出了一种基于 SnowflakeNet 和雪花点反卷积 (SPD) 的点云完成方法，该方法能精确展现局部区域的三维形态特征，并且在其他生成任务（如点云自编码、生成、单张图像重建和上采样）中效果优于现有的最佳方法。
PDF2 years ago
CVPR运动模糊中物体的 3D 形状和运动估计
本文提出一种联合估计高度运动模糊物体的 3D 运动、3D 形状和外观的方法，并通过基于链式法则求导的逆渲染技术实现快速运动物体的去模糊和三维重建。
PDF3 years ago
ICCVPR-RRN: 面向非刚性三维重建的成对正则化残差递归网络
提出了基于 PR-RRN（Residual-Recursive Networks）的非刚性运动中的新型神经网络方法，包含两个额外的正则化损失，其中 RRN 被设计用于从 2D 关键点中有效地恢复 3D 形态和相机。该方法还提出了新的成对正则
PDF3 years ago
CVPR神经引导形状解析器：基于语法的近似推断三维形状区域标签化
提出了一种名为 Neurally-Guided Shape Parser (NGSP) 的方法，该方法使用 MAP 推断来学习如何为 3D 形状的区域分配细粒度的语义标签，并使用神经向导网络使搜索变得可行。
PDF3 years ago
ICCVHPNet: 使用混合表示进行深度原语分割
本文介绍了一种用于将以点云表示的三维形状分割成原始补丁的新型深度学习方法 HPNet，其利用混合表示结合学习语义描述符、预测几何参数导出的两个谱描述符以及编码锐利边缘的邻接矩阵。实验结果表明，相较于基线方法，HPNet 可以显著提高性能。
PDF3 years ago
Spectral MVIR: 3D 形状和光谱反射联合重建
本文提出了一种名为 Spectral MVIR 的多视角逆向渲染 (MVIR) 方法，可以使用标准 RGB 相机和低成本的照明设备，联合重构物体表面每个点的 3D 形状和光谱反射率。该方法不需要昂贵的特殊设备和繁琐的几何校准，实验结果表明，
PDF3 years ago