non-rigid objects | BriefGPT

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CVPR无监督模板辅助点云形状对应网络
非监督点云形状对应旨在建立源点云和目标点云之间的点对点对应关系。本文提出了一种无监督模板辅助点云形状对应网络（TANet），包括模板生成模块和模板辅助模块。通过多方面运用生成的模板来建立更准确的形状对应关系，TANet 在人类和动物数据集上
PDF3 months ago
Motion2VecSets: 4D 潜在向量集扩散用于非刚性形状重建与跟踪
我们介绍了 Motion2VecSets，这是一种用于动态表面重建的四维扩散模型，通过点云序列。我们通过迭代去噪的压缩潜在表示过程，明确学习非刚性物体的形状和运动分布，从而使得在处理模糊的输入时，扩散先验模型能够实现更可信和概率化的重建效果
PDF6 months ago
ICCV基于单目视频的通用非刚性三维重建的根姿态分解
基于单目 RGB 视频序列的、非刚性物体的三维重建，通过 Root Pose Decomposition（RPD）方法，实现了对具有大变形、复杂运动模式、遮挡和不同个体尺度差异的复杂场景下物体的三维重建。
PDFa year ago
野外一致网格重建的在线适应
本文提出了一种算法，用于从野外视频中重建变形对象实例的时间一致 3D 网格，不需要每个视频帧的 3D 网格注释，2D 关键点或相机姿态，而是将基于视频的重建构建为适用于任何传入测试视频的自监督在线适应问题。
PDF4 years ago
全局一致非刚性重建的神经形变图
本文提出一种使用深度神经网络建模变形图表达非刚性物体的全局一致变形跟踪和三维重建方法，能够在快速运动或时间不连续记录的情况下实现稳健的跟踪，并在明确的视点一致性和图形表面一致性约束下全局优化神经变形图进行自监督训练，同时利用隐式多层感知器形
PDF4 years ago
ECCVProcrustes 回归网络：从二维标注中学习非刚性物体的三维结构
提出了一种新的神经网络训练框架，可以在只有 2D 注释的情况下学习非刚性物体的 3D 信息，该框架通过自动确定适当的旋转解决了非刚性结构运动估计中同时估计旋转和变形的难点，使用损失函数进行训练后，网络可以学习人类骨架和面孔等对象的 3D 结
PDF4 years ago
动态场景深度预测的 Web 立体视频监督
利用全数据驱动的方法计算深度，通过对非刚性场景开发一种新数据集，其中包括大量的非刚性对象，特别是人，提出了一种损失函数进行深度预测，评估方法并表明该方法对自然场景具有更好的泛化能力。
PDF5 years ago