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OpenObj：具有细粒度理解的开放词汇对象级神经辐射场
通过 OpenObj 方法，在 3D 场景重建方面，有效地建立开放性对象级别的 Neural Radiance Fields，以实现细粒度的理解和零 - shot 语义分割。
PDF22 days ago
物体级场景去遮挡
利用预训练模型的丰富先验知识，该论文提出了一种新的自监督并行可见完全扩散框架 (PACO)，用于对象级场景可视化处理，通过并行变分自动编码器和隐变量生成器，实现了在输入图像中从不完整对象的部分视图特征和文本提示隐含地预测完整对象的全视图特征
PDF23 days ago
面向对象的图像编辑的反演与重组
通过对比编辑任务中的原始提示和目标提示，我们可以获得众多编辑对，每个对包含一个对象及其相应的编辑目标。为了在保持对输入图像的忠实度的同时允许可编辑性，现有的编辑方法通常涉及固定数量的反转步骤，将整个输入图像投射到其更嘈杂的潜在表示，然后由目
PDF9 months ago
跨视角基于学习的关系对象匹配
本论文提出了一种基于 RGB 图像的目标检测匹配的学习方法，结合了局部关键点与新颖的物体级特征，通过关联图神经网络训练，在许多视图上具有较好的性能并优于现有的纯关键点匹配方法。
PDFa year ago
CVPRCoDo：具有下游背景不变性的对比学习用于检测
本文提出了一种新的自监督学习方法 ——CoDo。它基于对下游数据集中不同背景的实例建模为主要任务，并通过层次化多视图对比学习来提高视觉表征学习性能，即可用于物体检测任务的强迁移学习.
PDF2 years ago
CVPR面向对称性和不确定性的 6 自由度物体位姿估计 SLAM
提出了基于关键点的对象级 SLAM 框架，能够为对称和非对称对象提供全局一致的 6DoF 姿态估计。通过利用来自 SLAM 的相机姿态信息，提供对对称对象上跟踪关键点的先验知识 -- 确保新的测量结果与当前 3D 场景一致。实验表明，该方
PDF2 years ago