epipolar constraints | BriefGPT

关键词epipolar constraints

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重新 Nerfing: 通过新视角合成对神经辐射场施加几何约束
通过 Re-Nerfing 方法，我们在 Neural Radiance Fields 的基础上使用多阶段的方法增加场景的覆盖范围，提高新视角的几何一致性，并通过新合成的图像实现结构和极线约束的优化，对 mip-NeRF 360 数据集进行
PDF7 months ago
E3CM: 基于极线约束的级联匹配算法
准确而鲁棒的对应匹配是各种三维计算机视觉任务的最重要部分。本文介绍了一种名为 E3CM 的新方法，该方法利用预训练的卷积神经网络进行对应匹配，无需任何网络训练或微调的注释数据。E3CM 利用极线约束来引导匹配过程，并采用级联结构进行匹配的渐
PDF10 months ago
无监督立体匹配学习的视差注意力
本文提出了一种针对差异变化较大的立体图像场景的通用视差关注机制（ PAM），并结合外极约束和注意力机制，计算沿外极线的特征相似性来捕获立体对应关系。基于该机制，我们还提出了用于立体匹配和立体图像超分辨率任务的视差关注立体匹配网络（ PAS
PDF4 years ago
基于多视角几何的拥挤场景多人三维姿态估计
本文提出了一种基于图模型和最大后验估计的多人跨视角估计的方法，旨在解决人体关节匹配和模型鲁棒性的问题，并在四个基准数据集上证明了该方法的有效性和优越性。
PDF4 years ago