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ZIGNeRF：可逆生成神经辐射场的零样本 3D 场景表示
ZIGNeRF 是一种基于 Zero-shot GAN 反演和新颖的转换器进行图像生成的模型，其可以从单个输入图像生成多视图图像，分离对象与背景并实现 360 度旋转或深度和水平平移。
PDFa year ago
可能具有光泽物体的表面、照明和材料的重建 —— 基于因子的神经场景解释
该研究提出一种逆向渲染方法，通过多视角图像恢复场景的表面、材质和光照，可以处理具有光泽物体或亮光照明场景，无需使用附加数据，三个阶段的方法通过漫反射和镜面颜色考虑复杂视角依赖光照效果对表面重构，该方法在不依赖任何附加数据的情况下，优于当前状
PDFa year ago
CVPRAutoRecon：三维物体自动发现与重建
本文介绍了一种名为 AutoRecon 的新型框架，该框架利用自我监督的 2D 视觉转换器功能，通过多视图图像自动发现和重建对象，并使用分解的神经场景表示进行密集监督，从而实现了准确的对象重建和分割。
PDFa year ago
RoSI：从少量关节图像中恢复三维形状内部
该研究提出了一种 RoSI 学习框架，通过多视角和多关节图像从外部恢复 3D 模型的内部结构，并在实验中证实了该方法的泛化能力。
PDFa year ago
SeSDF：自我演化的带符号距离场用于隐式三维服装人体重建
本文提出一种基于 SMPL-X 模型的可灵活处理单张图片或非标定多视角图片的参数化框架，通过新颖的自进化符号距离场模块来学习并重建服装人体，并引入了自校准和遮挡感知的特征融合策略来提高重建效果。与现有算法相比，该方法在公共基准测试上表现很好
PDFa year ago
CVPRGM-NeRF: 从多角度图像中学习可推广的基于模型的神经辐射场
提出了一种基于神经辐射场和几何引导注意力机制的方法来合成高保真度的自由视点图像，并通过实验证明其具有更好的合成效果和几何重建精度。
PDFa year ago
CVPRMAIR: 多视角注意力逆渲染技术与三维空间变异照明估计
提出了一种使用多视角图像将场景分解为几何形状、SVBRDF 和三维空间变化的灯光的场景级反渲染框架，该框架通过扩展 OpenRooms 数据集和设计有效的流程来处理多视角图像并分割灯光实现了比基于单视图的方法更好的性能，并可在任意 3D 位
PDFa year ago
CVPR多角度三维物体检测的相机视角位置嵌入
本文提出了一种基于相机视图位置编码（CAPE）的方法，旨在解决基于查询的多视图 3D 目标检测问题，实验结果表明，该方法在 NuScenes 数据集上的表现已达到目前最先进水平。
PDFa year ago
CVPRNEF: 从多视图图像中重建三维参数化曲线的神经边缘场
研究重建物体的三维特征曲线的问题，引入神经边缘场来学习三维边缘的密度分布，在没有三维几何操作或交叉视图边缘对应的监督下，借助基于视图渲染的可微优化处理，从视图提取地面真值边缘图与渲染边缘图进行比较以进行优化，最后通过迭代优化法从神经边缘场中
PDFa year ago
SNeRL: 语义感知神经辐射场与强化学习
本论文提出了一种基于视角图进行神经元无关表示的方法，使用语义感知的神经辐射场和卷积编码器共同地学习三维感知神经元隐式表示，在强化学习中实现语义感知的表征。
PDFa year ago
基于多视角摄像机的无标记身体运动捕捉技术用于 3D 角色动画制作
本文描述了一种基于无标记人体动作捕获的三维角色动画生成系统，采用视角多样的相机捕捉人体动作信息，并通过多种技术手段计算出骨骼变换状况，从而能够高效准确地实现三维骨骼重建与实时动画生成。
PDF2 years ago
AAAIRobustLoc：具有鲁棒性的车载摄像头位姿回归
RobustLoc 是一个用于自动驾驶中的相机重定位系统，它使用神经微分方程进行信息扩散和卷积神经网络从多视角图像中提取特征图，同时配备多层训练的分支位姿解码器。使用 RobustLoc 可以在各种环境下实现相机的鲁棒定位。
PDF2 years ago
ICLRVoxurf: 基于体素的高效精确的神经表面重建
本文介绍了一种基于体素的表面重建方法 Voxurf，它通过两步训练、双重颜色网络和层次几何特征等关键设计解决了体素网格在重建精细几何以及缺乏空间一致性方面存在的问题，相较于之前的全隐式方法，Voxurf 在训练速度提高 20 倍的同时还能获
PDF2 years ago
CVPR学习三维物体的形状和布局，无需三维监督
本研究提出了一种基于多视图图像的方法，用于识别三维场景的对象形状和布局，通过在大型数据集上的实验，证明该方法可扩展应用于现实图像，并与依赖三维信息的方法相比，表现得更好。
PDF2 years ago
MMGraph-DETR3D: 重新思考重叠区域的多视角三维物体检测
本文介绍了一种利用图结构学习的方法 --Graph-DETR3D-- 用于自动聚合多视角图像信息，以提高 3D 物体检测的性能。我们证明了在不同区域定位物体时，边缘区域的 “截断实例” 是影响 DETR3D 表现的主要瓶颈之一。通过采用我们
PDF2 years ago
AAAI通过学习隐式函数从多视角图像中恢复详细的面部几何形状
本文提出了一种新型架构来在数十秒内恢复极其详细的 3D 人脸，通过在多视图图像中拟合一个 3D 可塑模型，提取并聚合多个图像的特征，学习一种用于回归匹配成本的隐式函数。与先前的学习方法相比，在 FaceScape 数据集上准确性更高。
PDF3 years ago
ICCV多视角图像中的多人姿态估计与形状感知
本文提出了一种基于多视图图像的多人姿态估计方法，在统计参数体模型的引导下，这种方法能够更好地纠正不合理的 3D 姿态估计和填充缺失的关节点检测，将 2D 和 3D 观测联系起来，从而更准确地估计 3D 姿态并且具有较好的泛化性能，实验表明该
PDF3 years ago
常见三维物体：大规模学习和评估真实场景下的 3D 类别重建
该研究提供了一种名为 CO3D 的大规模数据集，其中包含了 50 种 MS-COCO 类别的近 19,000 个视频，共计 1.5 百万帧真实的多视角图像，带有相机姿态和地面真实 3D 点云的注释，并利用该数据集进行了新视角综合和类别为中心
PDF3 years ago
从立体图像学习碰撞自由空间检测：单应性矩阵带来更好的数据增强
本文提出了一种有效的训练数据增强方法，通过将额外的多视图图像转换为参考视图来生成训练数据，以提高深度卷积神经网络的性能，从而增强自主车辆的无碰撞空间检测性能。
PDF4 years ago
MVHM: 准确三维手部姿态估计的大规模多视图手部网格基准测试
本文提出了一种 spin match 算法，并基于该算法提出了一种有效的多视角手部网格数据集生成方法，证明使用该数据集训练的手部姿态估计器大幅提升性能，从而达到了 0.990 AUC$_{20-50}$ 的性能，且数据集内容公开。
PDF4 years ago