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搜索结果 - 5
通过提问实现三维视觉与语言理解的统一化
通过统一各种三维场景表示方法，使用可提示的查询（Promptable Queries）解决低级实例分割至高级推理与规划等广泛的三维视觉语言任务的统一模型（PQ3D）。在十个多样化的三维视觉语言数据集上进行测试，PQ3D 在这些任务中表现出令
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2 months ago
NEDS-SLAM：一种新颖的神经显式稠密语义 SLAM 框架，使用 3D 高斯光滑插值
NEDS-SLAM 是一种基于 3D 高斯表示的显式稠密语义 SLAM 系统，可以实时进行鲁棒的 3D 语义映射、准确的相机跟踪和高质量的渲染。
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4 months ago
ICLR
通过语义量化实现结构化世界建模
我们提出了一种语义神经离散表示学习的新方法，称为 Semantic Vector-Quantized Variational Autoencoder (SVQ)，通过从底层离散概念模式到对象表示的层次化构建场景表示，并通过训练这些表示上的先
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5 months ago
自我监督的超图用于学习多个世界解释
使用多任务超图的关系，通过一种利用标记小集合学习多个场景表示的方法，同时也展示了如何在不使用任何额外标记数据的情况下利用超图来改进强大的预训练 VisTransformer 模型。
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a year ago
神经渲染技术进展
该论文综述了近年来神经渲染领域的进展，重点介绍了将经典渲染原则与学习得到的 3D 场景表示相结合的方法，包括静态场景处理和非刚性变形物体建模等。
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3 years ago
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