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X-NeRF!一种基于神经辐射场公式的学习交叉光谱场景表示的新方法! 论文速递2022.9.5!

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AI算法与图像处理
发布2022-12-11 12:03:00
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发布2022-12-11 12:03:00
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整理:AI算法与图像处理

CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo

ECCV2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo

最新成果demo展示:

X-NeRF!一种基于神经辐射场公式的学习交叉光谱场景表示的新方法

标题:Texturify: Generating Textures on 3D Shape Surfaces

主页:https://cvlab-unibo.github.io/xnerf-web/

论文:https://mattpoggi.github.io/assets/papers/poggi2022xnerf.pdf

摘要:我们提出了 X-NeRF,这是一种基于神经辐射场公式的学习交叉光谱场景表示的新方法,该方法给定从具有不同光谱灵敏度的相机捕获的图像。X-NeRF 在训练期间优化跨光谱的相机姿势,并利用归一化跨设备坐标 (NXDC) 从任意视点呈现不同模态的图像,这些图像对齐并具有相同的分辨率。对 16 个具有彩色、多光谱和红外图像的前向场景进行的实验证实了 X-NeRF 在建模交叉光谱场景表示方面的有效性。


最新论文整理

ECCV2022

Updated on : 5 Sep 2022
total number : 3

LiteDepth: Digging into Fast and Accurate Depth Estimation on Mobile Devices

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2209.00961
  • 代码/Code: https://github.com/zhyever/LiteDepth

Vision-Language Adaptive Mutual Decoder for OOV-STR

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2209.00859
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CVPR2022
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原始发表:2022-09-05,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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