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LOOC: 使用占位网络和体表深度图像定位器官
使用占据网络的新方法，通过捕获自人体外部的单个深度图像，精确定位 67 个解剖结构，考虑个体间的解剖多样性，包括占据网络在遮挡结构定位中的应用、通过深度图像估计解剖位置的鲁棒方法、以及创建详细的个体化 3D 解剖图谱，该方法有望在医学成像和
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16 days ago
微调隐式函数的不确定建模
利用大规模的无噪声合成数据集作为形状先验来帮助模型填补缺失信息，同时通过引入 Dropsembles 方法进行不确定性估计，我们在神经辐射场、占据网络和符号距离函数等领域进行了一系列实验来验证其有效性，并在低分辨率 MRI 分割中的腰椎案例
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17 days ago
从野外视频中学习手持物体重建
本文介绍了一种通过采用从野外视频数据中提取的三维监督来重建手持物体的方法，并使用数据驱动的三维形状先验进行训练，结果表明这种间接的三维监督信号可以在没有直接现实世界三维监督的情况下有效地预测真实世界中的手持物体的三维形状。
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a year ago
SAPE：面向神经优化的自适应渐进编码
本研究提出了一种空间自适应渐进编码方案，可以增强 MLP 网络对于高频率输入信号的适应能力，该编码方案能够在时间和空间上逐渐提高信号频率的曝光，并通过反馈循环监控进程中的频率暴露，以便信号空间的本地部分在不同的速率下传播变化，实验表明该方案
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3 years ago
CVPR
基于函数空间学习三维重建的占用网格
本文提出了一种新的基于占据网络的、在 3D 重建方面使用的表示方法，可以在计算和内存效率上实现任意拓扑的高分辨率几何表示，并通过各种输入进行推断，产生竞争力的结果。
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6 years ago
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