occupancy grid | BriefGPT - AI 论文速递

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CVPR利用 VDB 网格和分层光线追踪加速基于占据格的 NeRF 渲染
使用两种技术改进射线追踪的效率，通过用变分网格替换密集网格和使用分层数字微分分析器追踪体素，成功加速渲染 NeRF 数据集，而不损失渲染图像的质量。
PDF3 months ago
UniWorld：基于世界模型的自主驾驶预训练
该研究论文利用 Alberto Elfes 在 1989 年的先驱性工作中引入了占据栅格的概念，并为机器人赋予了一种空间 - 时间世界模型（UniWorld），从而感知其环境并预测其他参与者的未来行为。UniWorld 能够估计世界状态中缺
PDFa year ago
ECCVTSCom-Net: 粗到细的三维纹理形状补全网络
利用 BCom-Net 神经网络构建了一个两阶段的方法来实现从部分输入的 3D 扫描中完整地重建出身体形态和纹理，并在 SHARP 2022 挑战中获得了第二名。
PDF2 years ago
使用金字塔占据网络从图像中预测语义地图表示
本文提出了一种使用单个端到端深度学习架构直接估算单眼图像中的地图的简单统一方法，并采用语义贝叶斯占据网格框架来积累多个相机和时间步长的信息，与现有最佳方法相比，在 NuScenes 和 Argoverse 数据集上相对提高了 9.1% 和
PDF4 years ago
使用均匀 B 样条和 3D 循环缓冲区实现 MAVs 的实时轨迹重新规划
本文介绍了一种针对微型多旋翼飞行器（MAVs）的轨迹再规划方法，通过使用障碍物避难和占用格网等技术实现。
PDF7 years ago
3D-R2N2：单视角和多视角三维物体重建的统一方法
使用深度学习方法，构建一个名为 3D-R2N2 的递归神经网络结构，使用大量的合成数据将图像映射到对应的 3D 形状，无需图像注释或对象分类标签，可以在缺乏纹理或宽基线的情况下，实现对象的 3D 重建，并在单视图重建方面优于现有的最先进方法
PDF8 years ago