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PGSR: 基于平面的高斯点云着色用于高效和高保真度的表面重建
通过引入基于平面的高斯点云猜测（PGSR）方法，本研究旨在实现高保真度的表面重建和高质量的渲染，以解决基于 3D 高斯斑点（3DGS）的重构方法中普遍存在的质量问题。实验结果表明，与基于 3DGS 和 NeRF 的方法相比，我们的方法在快速
PDF24 days ago
结构高斯 SLAM 与曼哈顿世界假设
MG-SLAM 是一种基于曼哈顿世界假设的 RGB-D 系统，通过提高几何精度和完整性以实现在复杂室内环境中的稳健跟踪和场景完整性，从而使得高斯 SLAM 系统取得了最新的性能突破。
PDFa month ago
MonoPatchNeRF: 利用基于路径的单目引导改进神经辐射场
我们提出了一种基于补丁的方法，通过有效利用单眼表面法线和相对深度预测，在几何学和视图合成方面提供准确的 3D 模型，部分弥补了 NeRF 和传统 MVS 方法之间的几何性能差距，实验结果表明，在 ETH3D MVS 基准测试中，我们的方法在
PDF3 months ago
多视角反演的三维感知生成对抗网络
当前针对人头的 3D GAN 反演方法通常只使用一个正面图像来重建整个 3D 头部模型，从而忽略了多视角数据或动态视频时的有意义信息。本研究基于现有先进的 3D GAN 反演技术，允许一致且同时地反演同一主体的多个视角。我们采用多潜变量扩展
PDF7 months ago
MFT：每个像素的长期追踪
本文提出了一种新方法， Multi-Flow dense Tracker (MFT) ，用于稠密、像素级、长期跟踪，通过对连续帧之间和对数间隔的帧之间的光学流进行估计，基于预先训练的 CNN 提供几何精度和遮挡概率，有效地选择了最可靠的一系
PDFa year ago
NeRF-SLAM：神经辐射场实时稠密单目 SLAM
提出了一种新的基于几何和光学的三维地图制图方法，利用稠密单目 SLAM 和实时分层体积神经辐射场技术，通过提供估计准确的位姿和深度图的相关不确定性，实时适应神经辐射场的场景。通过采用提出的基于不确定性的深度损失，实现了良好光学和几何精度，在
PDF2 years ago