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CVPRNeRF Director：神经体积渲染中的视角选择再审视
论文通过演示在最广泛的 NeRF 数据集中对测试视图进行简单旋转可以导致现有先进技术的性能排名发生重大偏移，阐明了视图选择的重要性。为了解决这一挑战，作者提出了一个统一的视图选择方法框架，并设计了全面的评估标准来评估其影响。通过集中关注重建
PDF21 days ago
ActiveNeuS: 使用神经隐式表面不确定性的主动三维重建
提出了一种名为 ActiveNeuS 的方法，该方法在选择视图时考虑了不确定性，通过同时计算图像渲染不确定性和神经隐式曲面不确定性，避免了稀疏输入训练阶段引入的偏差，通过使用曲面信息和格点高效地选择多样的视点，提升了 3D 场景重建的性能。
PDF2 months ago
MV-CLIP：多视角 CLIP 用于零样本 3D 形状识别
通过视角选择和分层提示的策略，本研究旨在改进预训练模型在零样本三维形状识别中的信心，实现无需额外训练的令人印象深刻的分类准确性。
PDF7 months ago
SurfaceNet+: 一种用于极度稀疏的多视角立体视觉的端到端 3D 神经网络
本文针对少量稀疏数据下的 Multi-view stereopsis（MVS）问题，提出一种基于体积的方法 SurfaceNet+ 来解决 ' 不完整性 ' 和 ' 不准确性 ' 问题，并利用一种新颖的体量视图选择方法来选择有效视图并且丢弃
PDF4 years ago
对比学习的好视角是什么？
这篇论文研究不同视角之间的关联性对于对比学习在无监督和半监督任务中的重要性，并提出通过减少视角之间的互信息来学习有效的视角以提高下游任务的准确性。同时，作者在 ImageNet 分类和 PASCAL VOC 目标检测以及 COCO 实例分割
PDF4 years ago