neural implicit representations | BriefGPT

关键词neural implicit representations

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三维等变图形隐式函数
本文提出了一种新型的图形隐式函数族，其具有等变层，可用于捕捉 3D 几何细节并保证对各种几何变换的鲁棒性，该方法在 ShapeNet 重建任务上比现有的旋转等变隐式函数从 0.69 提高到 0.89 (IoU)，并且可以推广到其他类型的相似
PDF2 years ago
CVPRNICE-SLAM: 神经隐式可扩展编码用于 SLAM
本文介绍了一个名为 NICE-SLAM 的密集 SLAM 系统，它通过引入分层场景表示来结合多层次的局部信息，并通过预训练的几何先验来优化该表示，从而在大型室内场景中实现了细节重建。与最近的神经隐式 SLAM 系统相比，我们的方法更具可扩展
PDF3 years ago
LatentHuman：人体形态和姿势分离的潜在表征
本文提出了一种基于运动学模型的神经隐式表示方法，可以同时处理人体的形状和姿态，实现了更好的三维重建效果和任务控制能力。
PDF3 years ago
点作为形状：可微分泊松求解器
本文提出了一个基于可微分的 Poisson 曲面重建形式的可微分点到网格层，实现与另外两种不同类型表达（点和网格）之间的连接，达到更好的 3D 重建效果，比基于神经暗示表达的方法更精炼且推理时间加速了一个数量级。
PDF3 years ago
ECCV通向神经隐式表征的泛化
通过多任务学习，训练神经隐式表示以在重建、分类和语义分割任务上实现功能丰富的编码。
PDF3 years ago