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学习高斯表示的眼球注视预测
通过引入高斯表示来建模眼球注视，我们设计了包含多个高斯分布组件的眼球注视地图混合模型，使得模型对注视的随机性更加稳健，并基于轻量级框架实现了实时注视预测。
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4 months ago
SemGauss-SLAM：密集语义高斯分层 SLAM
提出 SemGauss-SLAM，第一个利用 3D 高斯表示的语义 SLAM 系统，实现实时精确的 3D 语义地图构建、鲁棒的相机跟踪和高质量渲染。该系统将语义特征嵌入 3D 高斯表示，有效地在环境的空间布局中编码语义信息以获得精确的语义场
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4 months ago
GEA：从单目视频中重建表达丰富的 3D 高斯化身
该论文介绍了一种名为 GEA 的新方法，基于 3D 高斯模型，创建具有高保真度的身体和手部重建，提出了两个关键贡献：一是通过两阶段姿势估计方法从输入图像中获取准确的 SMPL-X 姿势，提供训练图像像素与 SMPL-X 模型之间的正确映射；
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4 months ago
ABC: 离线模式寻求模仿学习的对抗行为克隆
本文介绍了行为克隆（BC）的关键缺陷，由于 BC 是以最大似然为目标函数，因此在以高斯函数表示学习代理的策略时，BC 对状态条件专家动作分布求取均值导致了问题。 为了解决这个问题，我们引入了 ABC 方法，它包含 GAN 训练的元素，具有寻
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2 years ago
G-Rep: 面向任意方向物体检测的高斯表示
本文提出了一种称为 G-Rep 的统一高斯表示法，该法采用了高斯模型进行最优参数优化，可解决任意方向物体检测中由于特征不同引起的不准确性问题，该方法在多个公共数据集上均表现良好。
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2 years ago
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