camera parameters | BriefGPT

关键词camera parameters

搜索结果 - 19

利用高斯光疙瘩从单目视频中进行自校准的 4D 新视图合成
通过学习高保真度的 4D 高斯点云分割场景表征，自校准相机参数，以及联合优化相机参数和 3D 结构，我们的方法在 4D 新视图合成方面展现出了显著的改进。
PDFa month ago
DUSt3R：简化几何三维视觉
DUSt3R 是一种新颖的范式，用于进行任意图像集合的密集和无约束立体三维重建，通过将成对的重建问题作为点图的回归来实现，进而实现单眼和双眼重建的统一，提供场景的三维模型和深度信息，并能够轻松恢复像素匹配、相对和绝对相机，DUSt3R 能够
PDF6 months ago
ParamISP：使用相机参数学习正向和逆向 ISP
通过采用 ParamNet 这一新颖的神经网络模块来利用相机参数，我们提出了 ParamISP，一种用于 sRGB 和 RAW 图像之间的前向和反向转换的基于学习的方法，通过给定的 EXIF 数据中提供的相机参数，将其转换为特征向量来控制
PDF6 months ago
AAAICF-NeRF：无需相机参数的逐步学习神经辐射场
通过增量式运动结构 (SfM) 启发的相机参数自由神经辐射场 (CF-NeRF) 模型，逐渐重建三维表示并恢复相机参数，能够鲁棒处理相机旋转场景，并在不提供先验信息和约束的情况下实现最先进的结果。
PDF7 months ago
GenDepth：通过地平面嵌入泛化任意相机参数的单目深度估计
通过挑战传统趋势，本论文介绍了 GenDepth，一种能够适用于任意车载相机设置的新型模型，用于进行度量深度估计。通过创建具有不同车载相机系统的专门合成数据集，并结合对抗性域对齐的嵌入式镜头参数的新方法，GenDepth 在多个自动驾驶数据
PDF7 months ago
LOSTU: 快速、可扩展和不确定性感知的三角测量
本研究介绍了一种名为 LOSTU 的快速、可扩展和统计优化的三角测量方法，与传统的 L2 三角测量方法相比，LOSTU 在三维重建误差方面表现更好，能够成功三角测量更多的点，并且比 Levenberg-Marquardt（或类似的）优化方案
PDF8 months ago
从非姿态图像中学习鲁棒的多尺度神经辐射场表示
提出了一种改进的神经图像渲染问题的解决方案，通过从不同分辨率的图像中恢复准确的相机参数并利用多尺度神经场网络进行绝对相机姿态估计，该方法实现了从不同视角合成逼真的场景图像。
PDF8 months ago
ICCVGEDepth: 单目深度估计的地面嵌入
该论文提出了一种新颖的地面嵌入模块，以应对单目深度估计中的相机参数与图像影像混合的问题，从而提高其在真实场景中的泛化能力，并在各个测试上取得了最先进的结果和显著的泛化改进。
PDF10 months ago
CamP: 神经辐射场的相机预处理
我们研究了如何通过改进相机参数优化方法来提高神经辐射场（NeRF）在三维场景重建中的质量，并提出了一种使用白化变换作为相机参数的预处理器来显著改善重建质量的方法。
PDF10 months ago
用 GPU 加速的实时视频拼接的色彩校正和帧变形
本文提出了一个实时系统，将多个视频序列拼接成全景视频，该系统基于 GPU 加速的颜色校正和帧变换，无需准确的相机参数。我们扩展了传统的 2D-Matrix (2D-M) 颜色校正方法和一种基于时空 3D-Matrix (3D-M) 的颜色校
PDFa year ago
NERFBK：基于 NERF 的三维重建高质量基准测试集
本文介绍了一个名为 NeRFBK 的新的真实和合成数据集，特别设计用于测试和比较基于 NeRF 的三维重建算法。该数据集提供多尺度、室内外数据和相机参数，以测试和比较 NeRF-based 算法，具有显著的潜力推动三维重建领域的发展。
PDFa year ago
自适应计算机视觉中的区别数据检测
该论文提出了一种基于归一化流异常检测器的方法来自适应摄像机参数，小规模研究表明，根据这种超出分布检测器调整相机参数可以导致 YOLOv4 目标检测器的 mAP、mAR 和 F1 性能指标平均增加 3 至 4 个百分点。作为辅助结果，该论文还
PDFa year ago
CVPRVIVE3D: 使用 3D 感知 GAN 进行独立于视点的视频编辑
通过提出 VIVE3D 方法，我们引入了一种新的方法，扩展了基于图像的三维生成对抗网络的能力，使其能够在保持身份不变和保持时间一致的同时呈现输入视频。我们提出了两个新的构建块。第一个是针对三维生成对抗网络专门定制的新颖 GAN 反演技术，
PDFa year ago
使用三维表面感知约束的三维内窥镜深度估计
本文提出了一种基于表面感知性约束的深度估计方法，将相机参数纳入训练管道以增加深度估计的控制和透明度，并整合了去除高光模块以恢复更多 buried image 信息，且实验和用户研究证明了该方法的有效性。
PDF2 years ago
ECCVFLEX: 无外参多视角 3D 人体动作重构
本研究提出了一种不需要相机参数的多视角模型 FLEX，通过学习骨架部位的 3D 旋转和长度，该模型能够重构一致的骨架，在未知相机设置情况下能够取得比现有技术更好的结果。
PDF3 years ago
无相机已知参数的神经辐射场（Neural Radiance Fields）--NeRF--
本文提出 NeRF-- 用于学习相机内参和位姿，在各种相机运动情况下实现了准确的相机参数估计，并且在合成数据集 BLEFF 上实现了可比较的新视角渲染质量，为 2D 图像生成 3D 场景的任务提供了新思路。
PDF3 years ago
通过解离几何和外观来进行多视图神经表面重建
本文介绍一种神经网络架构，通过联合学习未知几何形状、相机参数和神经渲染器，能够高质量、高精度、高细节地实现多角度 3D 表面重建。该方法通过零级集的神经网络表示几何形状，并采用基于渲染方程的神经渲染器来预测表面上的光的反射情况，具有广泛的光
PDF4 years ago
ICLRRGBD-GAN：通过 RGBD 图像合成从自然图像数据集中无监督学习 3D 表示
该研究提出了一种基于 RGBD-GAN 的新型生成模型，可以从 2D 图像中实现无监督的 3D 表示学习，并能通过相机参数进行图像生成和深度图像生成，无需 3D 注释，通过实验证明其对各种生成器体系结构都具有普适性。
PDF5 years ago
ECCV用于大规模三维重建的快速精确相机协方差计算
该论文介绍一种新算法，利用不确定性传播的稀疏性加速计算，可精确计算上千个相机的不确定性，可以有效地用于任何大小的重建中。
PDF6 years ago