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geometry modeling
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基于透视成像的可伸缩场景建模：基于物理的外观和几何推理
本论文通过引入基于物理的模型，介绍了三种新方法来解决通过物理建模推断外观和几何的挑战，从而在处理复杂数据集方面取得了一系列方法上的胜利，为未来在 3D 场景重建的快速发展领域中的探索和实际应用奠定了一个强大的框架。
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3 months ago
二进制不透明网格：为基于网格的视图合成捕捉细致几何细节
在这项工作中，我们修改了密度场，以鼓励它们向表面聚集，同时保持它们重建薄结构的能力。我们采用了离散不透明度网格表示，通过像素投射多条光线来抗锯齿，最小化不透明度值的二元熵，并开发了基于融合的网格化策略，最后进行网格简化和外观模型拟合。与现有
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4 months ago
神经分区
本文介绍了神经细分，这是一种新的数据驱动的从粗到细的几何建模框架。在推断期间，我们的方法将粗三角网格作为输入，并通过应用固定拓扑更新的 loop 细分来递归细分它以获得更好的几何结构，但使用一个基于补丁的局部几何的神经网络来预测顶点位置。我
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4 years ago
CVPR
立体三维物体跟踪的联合时空优化
通过深度神经网络强大的目标理解，同时处理精确几何建模的一致轨迹估计，提出了一种基于联合时空优化的立体 3D 对象跟踪方法，在 KITTI 跟踪数据集上取得显著优于先前方法的定量评估结果，并在多个类别和大型数据集（KITTI 原始和 Argo
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4 years ago
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