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iComMa：通过比较和匹配反转三维高斯光斑，估计相机姿态
我们提出了一种名为 iComMa 的方法来解决计算机视觉中的 6D 姿态估计问题，通过采用渲染与比较策略和匹配模块，我们的方法在更广泛和复杂的场景中表现出卓越的精度和鲁棒性。
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7 months ago
JAX-DIPS: 有限离散方法的神经引导及其在具有间断的椭圆问题中的应用
提出了一种可扩展的方法来开发基于现有网格数字离散化方法的无网格混合神经符号偏微分方程求解器的策略，该策略可用于高效地训练针对部分微分方程的解函数和算子的神经网络替代模型，同时保留了最先进的数字求解器的准确性和收敛性能，从而促进了可微算法用于
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2 years ago
INeRF: 反演神经辐射场用于姿势估计
iNeRF 是一种基于 “倒置” 神经辐射场（NeRF）的框架，它可以通过合成图像与观察图像像素之间的残差最小化来实现无网格姿态估计。实验表明，iNeRF 可以应用于复杂的真实场景中，还可以执行目录级别物体姿态估计。
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4 years ago
高维偏微分方程的弱对抗网络
本论文提出了一种称为弱对抗网络（WAN）的新方法，通过利用其弱形式将高维线性和非线性偏微分方程转化为算子范数最小化问题，使用原始和敌对网络进行参数化，交替更新以逼近最优网络参数设置。本方法是快速的，稳定的，完全无网格方法，特别适用于定义在不
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5 years ago
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