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IJCAI自我监督单目深度估计在低光环境中：向数据分布补偿迈进
本文提出了一种自监督的夜间单目深度估计方法，不使用夜间图像进行训练，而是利用日间图像作为稳定的自监督信号，并应用物理先验来弥补昼夜差异，通过对昼夜数据分布的补偿，实现高效的单阶段自监督训练。实验结果表明，与现有方法相比，我们的方法在具有挑战
PDF2 months ago
HumanRecon: 利用几何线索和物理先验的动态人体神经重建
利用几何约束和物理先验来提高动态人体重建的质量和稳定性，实现更准确的图像和新视角合成。
PDF7 months ago
图神经网络梦见朗道阻尼吗？来自等离子体片层模型的动力学模拟洞察
通过图神经网络模拟器完全替代等离子体物理学动力学模拟器的可能性进行探索，着重于这一类替代模型，因为它们的消息传递更新机制与传统物理求解器更新机制相似，并且可以将已知的物理先验知识应用于图构建和更新，我们展示了模型学习了一维等离子体模型的运动
PDF8 months ago
基于视觉 - 触觉反馈的物体整体变形和接触区域估计
本研究提出了一种利用视触反馈隐式表示共同模拟物体变形和接触区域的神经变形接触场表示法（NDCF），并通过训练模拟数据以及无需微调便能将其应用于真实世界。实验结果表明，相对于点云表示法，NDCF 在模拟数据和真实场景下都表现更好。
PDFa year ago
CVPR基于多范围时空对齐网络及物理先验的视频去雾
本文提出了一种利用物理雾先验和聚合时间信息的视频除雾框架，并构建了首个大规模室外视频除雾基准数据集，实验结果表明该方法的卓越性。
PDFa year ago
CVPRDP-NeRF: 利用物理场景先验信息进行去模糊的神经辐射场
本文提出 DP-NeRF 框架来处理受影响的图片，通过两个物理先验从实际模糊处理中获得刚性模糊核以实现三维一致性，结合深度和模糊之间的关系来细化颜色构图误差，且通过实验结果得出 DP-NeRF 成功提高构建 NeRF 的感知质量，保证 3D
PDF2 years ago
ECCV极化姿态预测
本文探讨了光的偏振信息对单目 6D 物体姿态预测准确性的影响，并设计了一种混合模型，该模型将物理先验与数据驱动的学习策略结合起来，在不同光度复杂度的物体上进行了仔细的测试。实验结果表明，与现有的光度测量方法相比，我们的设计显著提高了姿态准确
PDF3 years ago
BaRC：机器人强化学习的反向可达性课程
借助物理先验形式的近似系统动力学模型，我们设计了一个课程方案来优化无模型策略优化算法。我们的课程策略在任何模型无关 RL 算法上都是通用的，并且其课程战略在物理上直观、易于调节，并允许加速培训，同时不影响模型无关 RL 算法的性能、灵活性和
PDF6 years ago