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VFusion3D: 从视频扩散模型中学习可扩展的三维生成模型
本论文提出了一种利用预训练视频扩散模型构建可扩展的 3D 生成模型的新范例。通过使用视频扩散模型作为 3D 数据的知识源，通过微调其多视图生成能力，生成一个大规模的合成多视图数据集，从而训练出一个前馈的 3D 生成模型。该模型在近 300
PDF4 months ago
LiDAR-NeRF: 基于神经辐射场的全息 LiDAR 视角综合
本文提出了一种用于 LiDAR 传感器的新型视角合成任务，并介绍了一种可微分的 LiDAR 渲染器及其结合神经辐射场的端到端框架，证明了该方法在多种数据集上的优越性。
PDFa year ago
MonoGraspNet: 使用单一 RGB 图像进行 6 自由度抓取
本文提出了首个基于 RGB 图像的 6 自由度机器人抓取方法 MonoGraspNet，通过利用稳定的 2D 特征以及关键点热度图和法向量图来同时解决处理透明或反射材料等光学难题，实验表明我们的方法在抓取常见物体方面能够达到有竞争性的结果，
PDF2 years ago
ECCVHDR-Plenoxels：自校准高动态范围辐射场
本文提出了 HDR-Plenoxels，一种用于重建高动态范围 3D 辐射场的体素化方法，并且通过模拟数字相机成像管道，能够从仅有的 LDR 图像中渲染出高质量 HDR 图像，实验结果表明 HDR-Plenoxels 适用于各种不同摄像机的
PDF2 years ago
ECCV应用于三维树形时空重建的分支高斯过程
本文提出了一种基于分支高斯过程（BGP）的方法，在考虑各种约束和误差的情况下，利用图像数据还原带有分支的三维曲线结构，并成功地应用于拍摄多视角植物图像数据的实验中，取得了较好的效果。
PDF8 years ago
ICLR深入挖掘 CNN 层次结构：寻找 CNN 实现视角不变性的方法
本论文针对卷积神经网络 (CNN) 不同层次特征空间中的视角流形结构展开了研究，提出了一种测量视角流形变形和退化的方法，在多视角数据集上，通过精调预训练 CNN，实验证明了学习到的 CNN 表征可以实现视角不变性，并探究了其实现机制。
PDF9 years ago