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CVPRInfinigen 室内：使用程序生成的逼真室内场景
Infinigen Indoors 是一个基于 Blender 的程序化室内场景生成器，通过引入各种室内资产库和约束系统，能够生成逼真的室内场景，并提供一个导出工具，使生成的 3D 对象和场景可直接用于实时模拟器中训练物理实体代理。
PDF17 days ago
GaussianRoom: 利用 SDF 导引和单目线索改进的 3D 高斯点雨法用于室内场景重建
通过将神经有向距离场（SDF）与三维高斯光斑（3DGS）相结合，我们提出了一个统一的优化框架，用于在室内场景中进行高质量的重建和实时速度的渲染。
PDFa month ago
MonoSelfRecon: 从单目 RGB 视角纯自监督显性可推广的室内场景 3D 重建
通过自我监督的方法，基于体素有符号距离函数（voxel-SDF）实现了对室内场景的单目 RGB 视图下的 3D 网格重构，并且在实验中表现出与全监督模型和自监督室内深度估计模型相当的水平。
PDF3 months ago
F^2Depth: 自监督室内单目深度估计基于光流一致性和特征图合成
提出了一种自监督室内单目深度估计框架 F^2Depth，利用自监督光流估计网络对深度学习进行监督，结合经过精调的光流估计网络产生的多尺度特征图进行特征图融合损失计算，实验结果表明该框架及其提出的损失函数具有较好的室内场景单目图像泛化能力。
PDF3 months ago
AiSDF: 室内场景中结构感知的神经有符号距离场
在室内场景中，我们提出了一种基于结构感知的在线有符号距离场（SDF）重建框架，特别是在 Atlanta 世界（AW）假设下，命名为 AiSDF。通过该在线框架，我们推断给定场景的潜在 Atlanta 结构，然后估计支撑 Atlanta 结构
PDF4 months ago
窗口傅立叶混合器：利用傅立叶变换增强无杂波空间建模
基于 U-Former 架构和新的 Windowed-FourierMixer 块的创新方法，用于从单个图像中修复室内环境，以在模拟内部空间的结构，创造纹理丰富且无杂乱的重建。
PDF4 months ago
AAAISPGroup3D：室内 3D 物体检测的 Superpoint 分组网络
提出了一种用于室内场景的新型超点分组网络，通过对原始点云进行超点划分，利用几何感知的投票模块调整超点和物体中心之间的空间关系，采用超点注意力层和超点 - 体素融合层来探索提案内的一致性表示，利用超点来基于动态感受野进行有效的多次匹配，实现室
PDF6 months ago
VoxNeRF：连接体素表示和神经辐射场，用于增强室内视角合成
VoxNeRF 是一种利用体积表示增强室内视图合成质量和效率的新方法，通过构建结构化场景几何并将其转换为基于体素的表示，以及采用独特的基于体素引导的高效采样技术，成功地提高了视图合成的效果。VoxNeRF 在速度上甚至超越了 Instant
PDF8 months ago
Uni3DETR: 统一的三维检测 Transformer
我们提出了 Uni3DETR，一个统一的 3D 检测器，他可以有效应对室内和室外 3D 检测的差异，并展现了在异构条件下的强大泛化能力。
PDF9 months ago
ICCVGasMono：室内场景中基于几何辅助的自监督单目深度估计
通过多视图几何从单目序列中获取粗略相机姿态以解决室内场景中自监督单目深度估计的挑战，通过旋转和平移 / 缩放优化来改进姿态，通过全局推理的视觉变换器和迭代的自蒸馏机制软化低纹理效果，实验结果显示了框架中每个组件的有效性，并提供了室内自监督单
PDF9 months ago
室内场景重建与细节增强的混合表达和法线先验
通过将低频和高频区域分别表示，并结合图像锐化和去噪技术以及估计像素级表面法线向量的网络，我们的混合架构和改进的正常先验可以显著提高室内场景的重建质量。
PDF10 months ago
ICCVScanNet++: 一个高保真度的三维室内场景数据集
ScanNet++ 是一个大规模数据集，结合高质量和大众级几何和室内场景的颜色采集。它包括使用高端激光扫描仪以亚毫米的分辨率捕捉的场景，以及来自 DSLR 相机的 3300 万像素注册图像和 iPhone 的 RGB-D 流。该数据集为新视
PDF10 months ago
FS - 深度：从一幅未见室内场景的单幅图像中估计焦点和尺度深度
我们开发了一种焦距和比例尺深度估计模型，能够从单个图像中准确学习未见过的室内场景的绝对深度图。我们通过采用相对深度估计网络学习相对深度和多尺度特征，并将它们与绝对深度估计网络一起输入，从而显著提高了深度估计的泛化能力，在三个未见过的数据集上
PDFa year ago
基于场景图的视角不变和准确的循环检测方法
介绍了一种基于逐步创建的场景图的新型回路检测方法，针对室内场景的视觉 SLAM。它同时考虑了宏观视图拓扑、微观视图拓扑和语义实例的占用率来找到正确的对应关系。
PDFa year ago
CVPRSurfelNeRF: 神经 Surfel 辐射场用于在线照片般逼真的室内场景重建
本文提出了 SurfelNeRF，这是一种基于神经辐射场的新型算法，将灵活可扩展的神经 Surfel 表示与 NeRF 渲染结合起来，用于高效的在线重建和高质量渲染大规模室内场景，并通过高效的可微栅格化方案实现了 10 倍的速度提升，并在
PDFa year ago
利用可微分蒙特卡罗光线跟踪进行复杂室内场景的基于学习的反渲染
该研究提出一种终端到端的学习逆渲染框架，利用可微分 Monte Carlo 光线追踪结合重要性采样，从单张图像中恢复基础几何、空间变化的光照、真实感材料。通过物理上基于不同 iable 渲染层与荧幕空间光线追踪的引入，创建大规模室内场景数据
PDF2 years ago
CVPRIRISformer：用于室内场景单张图像反渲染的紧密视觉变换器
本研究的重点是通过使用变换器结构来解决单张图像反渲染领域的挑战，进而从单张室内场景图像中同时估计深度、法线、强度和光照，以及对比其他方法在实际应用中的优势。
PDF2 years ago
CVPR深度立体视觉的挑战：Booster 数据集
我们提出了一个新颖的高分辨率、充满挑战性的立体数据集，并给出了密集准确的视差地面真值标注。该数据集独特之处在于存在一些具有镜面反射和透明性质的表面，这是当前立体网络失败的主要原因。我们的获取方法采用了一个新颖的深度时空立体框架，可以实现子像
PDF2 years ago
具深度先验知识的室内场景 3D 合成
该研究提出了一种基于深度的双通道生成器和可切换鉴别器，用于从 2D 数据中合成 3D 感知室内场景的图像，并通过实验表明，该方法可以显著优于现有的最先进的方法。
PDF2 years ago
CVPR从稀疏的输入视图推断神经辐射场的密集深度先验
本文提出了一种利用深度先验来优化神经光辐射场模型的新方法，可在使用尽可能少的输入图像进行室内场景的数据有效的新视角合成中实现高保真度。
PDF3 years ago