object-centric representation | BriefGPT

关键词object-centric representation

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高斯形态学：基于视觉的 3D 语义占用预测中的场景高斯化
提出一种基于对象中心表示法的 3D 语义占位预测方法，通过稀疏 3D 语义高斯来描述场景，通过注意机制从图像中聚合信息并迭代细化 3D 高斯的属性，然后通过高斯到体素喷洒方法生成 3D 占位预测。
PDFa month ago
ICCV重新思考从学习有监督信号与以对象为中心的表示进行的非物质视频分割
视频模态分割是计算机视觉中一个具有挑战性的任务，本文提出了一种基于对象中心表示的高效模态分割方法，利用运动流和多视图信息相互融合，引入三维信息以提升特征质量，并通过对象插槽和注意机制完成充分的对象表示，实现对物体的全遮罩分割。
PDF9 months ago
基于注意力机制和软最大值的无监督多目标分割
利用平移等变性注意机制进行的无监督物体中心表示学习和多物体检测与分割架构，其中使用注意机制来预测场景中物体的坐标并为每个物体关联一个特征向量。
PDF2 years ago
CVPRAutoRF: 从单视角观察中学习三维物体辐射场
AutoRF 是一种学习神经 3D 物体表示的新方法，它通过单个视角观察训练集中的每个对象，提出了一种标准化的、以对象为中心的表示方法，该方法描述并区分了形状、外观和姿态，并在单个输出中解码为新的目标视图，从而实现了新颖的视图合成，进一步通
PDF2 years ago
仅需一次演示：从单一视觉演示实现类别级别操作
本文提出了一种新颖的基于物体中心、类别级别表示和无模型 6 自由度运动跟踪的类别级别操作框架，它可以从一个演示视频中学习类别级别任务轨迹，并通过运动跟踪执行一个闭环控制方法，完整实现了在工业任务中的推广应用。
PDF2 years ago