以下为详细总结： 局部场景点生成：局部场景点的选择以丰富的光度细节为优先，这有助于提升优化约束的有效性： 图像帧被划分为网格单元，LiDAR捕获的平面特征点被投影到这些网格中。...投影点需满足一定条件（例如视点方向与表面法向量的对齐程度），以保证视图质量。 使用DoG（高斯差分）方法计算投影点的强度梯度分数，每个网格中分数最高的点被选为局部场景点。...对于纹理不足（如光滑表面）导致分数较低的网格，则不选取点。 局部可见性判断：生成局部场景点后，需确定哪些图像帧可观察到这些点： 只考虑参考帧附近的滑动窗口内的目标帧，以简化视差计算和遮挡检测。...通过选择观察质量最高的局部场景点，将其作为对应体素的全局场景点。观察质量通过点在参考图像上的投影面积来衡量，面积越大，质量越高。...R3LIVE 和 FAST-LIVO 基于 ESIKF 框架，无法有效纠正历史误差，导致长序列中的图像颜色模糊。而 LVBA 通过优化所有图像帧的状态估计，确保了全局一致性和较低的颜色模糊。
网格图并非按比例绘制。 为了实现可靠的近场感知，本文的重点是从鸟瞰图中识别障碍物。...预处理 这里介绍了数据预处理的步骤，以确保超声波数据和鱼眼图像数据能够在特征空间中融合。选择鸟瞰图透视图作为共同领域，并通过网格结构将超声波数据转换为该领域的表示。...超声波数据的回波振幅通过插值和角度衰减等方法分布到网格上。为了同步两个不同领域的数据，我们为每个相机图像帧导出一个超声波鸟瞰图，并使用里程表信息来补偿车辆在采集超声波数据和记录鱼眼图像之间的运动。...从后视摄像头捕获的鱼眼图像（第一列和第四列）；相应的超声波鸟瞰图显示在第三列和第六列；障碍物的分割蒙版以鸟瞰视角投影可见于第二列和第五列。...将鱼眼相机图像投影到鸟瞰视图中，然后使用内容感知膨胀和多模态特征融合模块与超声波传感器进行融合，以减小两个传感器之间的领域差距。
机器之心报道 机器之心编辑部 与现代 NeRF 方法的定量和定性比较表明，本文方法可以显着提高渲染质量以保留高频细节，在 4K 超高分辨率场景下实现最先进的视觉质量。...超高分辨率作为记录和显示高质量图像、视频的一种标准受到众多研究者的欢迎，与较低分辨率（1K 高清格式）相比，高分辨率捕获的场景通常细节十分清晰，像素的信息被一个个小 patch 放大。...4K-NeRF pipeline（如下图）：使用基于 patch 的射线采样技术，联合训练 VC-Encoder（View-Consistent）（基于 DEVO）在一个较低分辨率的空间中编码三维几何信息...相比之下，4K-NeRF 在这些复杂和高频细节上呈现了高质量的逼真渲染，即使是在训练视野有限的场景上。...结果如下： 虽然与一些方法的结果在一些指标上相差不大，但是得益于他们基于体素的方法在推理效率和内存成本上都取得了惊人的性能，允许在 300 ms 内渲染一个 4K 图像。
稀疏视图重建关注于仅使用2-10输入图像重建目标物体或场景，这在传统多视立体（MVS）任务中是极端情况。...此外，不同CFG尺度值的表现在不同视图间有所不同，例如前视图和后视图。较高的CFG尺度在前视图中保留更多的条件图像细节，但可能导致后视图变暗。...InstantMesh [20]捕获了更多的表面细节，但在某些区域仍然显示出一些瑕疵，如椅子座椅、杯子上的标志以及肥皂和 Box 角落。相比之下，作者的模型在形状和纹理上都展示了优越的重建质量。...它们不仅捕获了物体的更准确的总体3D结构，而且在建模复杂细节方面也表现出色。作者的Hunyuan3D-1.0在5个指标上获得了最高的用户满意度，如图5所示。 性能与运行时间。...较低的CFG会减少前视图生成的控制，而较高的CFG会对后视图生成施加过多的控制，导致模型复制前视图的细节，如杯子背面的复制品标志。
摘要 在缺乏鲁棒的视觉特征的环境中，运动结构（SfM）通常无法估计准确的姿势，在这种情况下，最终3D网格的质量会降低，克服这个问题的，一种方法是将单目相机的数据与激光雷达的数据结合起来。...这里我们利用检测到的和优化的线段来提高最终重建网格的质量，在最近发布的数据集上测试我们的方法，并将3D重建网格的精度和完整性与测量级3D扫描仪获得的真值进行比较。...最近，研究者们开始探索将相机图像和激光雷达扫描进行三维重建的融合，在这种方法中，相机图像捕获纹理、颜色和精细细节，使用LIDAR捕获完全独立于视觉复杂性的精确距离信息（尽管分辨率较低），这使得它能够填补视觉特征检测失败的空白...但是，在不同视图中，其中一些关联可能不一致，其中来自同一视图的两条直线段在视觉上表示不同的实际线段，可以在数据关联图中连接。...从相机和精度较低的激光雷达点云合成精确的视觉特征，线段提供的刚性结构信息能够实现比纯相机方法更高质量的表面重建，并与依赖于高精度姿态估计的纯激光雷达三维重建具有相当的性能。
ONH（由视盘（OD）和视杯区域组成）的结构变化是评估青光眼损伤程度的标准方法之一。这些变化导致杯形，即杯相对于外径的扩大，并使用杯盘直径比 (CDR) 捕获。CDR 值较高表明眼睛中存在青光眼。...视网膜图像是视网膜的真彩色二维投影。为了量化杯盘直径并估计青光眼的指示参数，任何自动化分析方法都必须从视网膜图像中准确分割OD和视杯区域。...相比之下，视杯分割仍然是一项具有挑战性的任务，因为深度是最好的标记（由于视网膜图像中的 2D 投影而丢失），并且提出的方法很少。在人类专家对视杯边界的手动标记中，观察者之间也存在很大的差异。...对于每幅图像，分别从具有 3 年、5 年、9 年和 20 年经验的四位青光眼专家来标注，以捕获观察者之间标记的差异。对比度差、OD 区域定位等方面质量差的图像被丢弃。...青光眼的CDR值会比较高，正常的CDR值会比较低。
在本文中，我们引入了一个纹理一致的反向视图合成模块，该模块可以通过深度和文本引导的注意力注入将参考图像内容转移到反向视图中。...；最后，我们提出了一种可见性感知的 patch 一致性损失来重建3D网格，以便在精细阶段进行高质量的渲染)。...Fine Stage：高保真网格重建 粗阶段只生成一个粗糙的几何形状和低质量的纹理，由密度场和颜色场表示。...\mathcal{N_r} 和 \mathcal{N_b} 分别是使用参考图像和生成的后视图像的 ECON 法向估计器估计的参考和后视真实法向图。...可以观察到，在没有纹理一致的反向视图的情况下，纹理往往质量较低，最重要的是，与输入视图缺乏一致性。 图7 THuman2.0 和 SSHQ 上无可见性感知patch一致性损失和完整模型的定性结果。
接着，创建一个ROI掩码，用于选择需要更新的区域。最后，通过卷积LSTM模型更新全局地图，该模型学习如何在当前地图中“记住”或“遗忘”信息，并判断传入观测中的信息是否可信并存储在地图中。 E....损失函数 在提出的SemanticSLAM中，构建的语义地图的准确性对姿态估计至关重要，一个准确的全局地图能够确保正确的姿态估计。因此，ConvLSTM模型的训练旨在提高构建地图的质量。...传感器输入来自TurtleBot3地面机器人模拟器，捕获了640x480分辨率的RGB和深度图像，水平视场(FOV)为90度。图像的采样速率低于1Hz，并且IMU传感器含有高斯噪声和偏置噪声。...基线地图构建算法是一种启发式算法，它以一种泄漏积分的方式更新全局地图中的每个网格，表格 III 比较了使用我们的方法和使用启发式方法构建的地图的 MSE 误差。...我们选择了全局地图 mt 和视角观察地图 ot 中的一个 L 通道，并在图中显示它们。同时给出了更新后的地图和地面实况地图。像素的亮度表示了该网格单元被占据的置信度。
多项实验结果表明，该模型可从单一图像中生成纹理，且纹理质量超越现有同类方法。未来，旷视研究员将对其进行跨领域应用迁移，探索生成纹理的可能性用途。...在 3D 人体网格 ? 固定的情况下，渲染函数 ? 可视为一个从纹理空间 ? 到渲染空间图像 ? 的线性变换： ? 其中 ? 与 ? 代表纹理图像的高度与宽度， ? 与 ?...重识别的设置与广泛用于图像生成的感知损失类似，在感知损失那里，它使用的是一个在 ImageNet 上预训练的网络。然而，旷视研究院的方法超越了在知觉损失上训练的模型。...由图 4 可知，如果没有在训练过程中采用面部损失，则最终得到的图像质量很低。 ? 图 4：带有和不带有面部损失的结果 综上所述，整个损失函数为： ?...由于生成的人体纹理的质量受限于低质量的可微渲染器，因此研究员推断，高质量的渲染器将显著提升本文方法的性能。 另外，由于本文框架以类似于输入图像的方式渲染合成图像，遮挡部位的纹理质量无法保证。
同时配备摄像头的低成本车辆可以使用这种语义地图进行定位，具体地说，基于深度学习的语义分割被用来提取有用的地标，将语义地标从二维像素恢复到三维环境下，并配准到局部地图中，然后将局部地图上传到云服务器，云服务器合并不同车辆捕获的数据...在这些类中，地面、车道线、停车线和道路标记用于语义建图，其他类可用于其他自动驾驶任务，不参与地图的构建。图像分割的一个例子如图3所示。图3（a）显示了由前视摄像机捕获的原始图像。...图3（b）显示了相应的分割结果。 图3（a）是由前视相机拍摄的原始图像。红色框ROI区域。...云端合并和更新地图 A.地图合并/更新 云端地图服务器用于聚合多辆车捕获的海量数据，它能够及时地合并本地地图，使得全局语义地图是最新的，为了节省带宽，这里只将本地地图的占用网格地图上传到云端，与车载地图流程一样...，例如红绿灯、交通标志和标杆，在未来，我们将把更多的三维语义特征扩展到地图中。
在这种情况下，Deng和合作人员使用地面的真实图像以及该位置的卫星图像训练鉴别器。因此，它学习如何将地平面图像与其俯视图相关联。 当然，数据集的质量很重要。...该团队将LCM2015地面覆盖图用作地面实况，该地图为整个英国提供了一公里分辨率的土地。然而，该团队将数据限制在71×71公里的网格中，包括伦敦和周围的乡村。...对于此网格中的每个位置，他们从名为Geograph的在线数据库下载了地面视图。 然后，该团队使用16,000对俯瞰图和地面图像训练鉴别器。 下一步是开始生成地面图像。...如果质量相对较低，网络会根据俯视图像生成合理的图像。生成的图像捕获地面的基本特征，例如它是否显示道路，土地是农村还是城市等等。...地面图像是这方面的关键。然而，现有的数据库往往是欠缺的，特别是在农村地区，所以地理学家必须在图像之间进行插值，这一过程比猜测的要好得多。 现在生成对抗网络提供了一种全新的土地利用方式。
比如，依托冷冻电镜技术，施一公团队曾于2015年首次捕获剪接体高分辨率结构，这被誉为近30年中国在基础生命科学领域对世界科学作出的最大贡献，也引发了大家对于冷冻电镜的广泛关注。...在该研究中，研究人员使用了多个数据集来测试spIsoNet的性能，每个数据集都有其独特的特点和应用场景： * β-半乳糖苷酶数据集：它包含两个具有特定取向的子集，分别为1,513个侧视粒子和950个顶视粒子...这些半图在每次三维精细化迭代后，会经过包括白化 (whitening) 和FSC加权 (FSC weighting) 在内的后处理滤波器处理，以进一步提升图像质量。...各向异性校正和错位校正技术均显著提高了冷冻电镜图像质量 先前的研究显示，HA三聚体倾斜数据集的冷冻电镜图像质量并不理想。...spIsoNet在改善非对称粒子以及含有核酸分子的粒子对齐方面表现出色 如下图a-d所示，经过各向异性校正后，图像质量得到了显著提升，表现出更连续的密度分布、更高的局部分辨率以及更少的噪声干扰。
然而，该数据集的规模较小，多传感器数据的质量较低，让利用该数据集训练的模型不能很好地泛化到现实场景中。...然而，以往建模真实世界物体的工作较为局限，与真实世界的差距较大。在计算机视觉领域中，我们往往在二维空间中建模物体，重点关注在静态图像中识别、定位它们。...早先的形状建模工作则构建物体的 3D CAD 模型，但是往往只关注其几何特性，物体的视觉纹理质量也较低。此外，大多数工作都没有关注完整的物理物体属性，只关注单一模态（通常是视觉）。...最终的声波可以被表示为： 在 OBJECTFOLDER 1.0 中，我们使用了体积六面体网格记性模态分析，而 2.0 中使用的更高阶的四面体网格，从而在表征大小相同的情况下，捕获到更精细的特征和表面曲率...该函数的输入为物体坐标系中的 3D 位置 ，3D 单元接触方向通过 参数化，物体陷入凝胶的深度为 p，形变图中的空间位置为 。该网络的输出为接触的形变图的像素值。
在近期工作中，我们尝试统一这些单视和多视三维重建的范例。...给定一组具有已知摄像机的图像，LSMs为底层场景生成一个3D模型 - 具体来说，在每个输入视图的像素深度图的形式中，要么是一个像素占用网格，要么是一个场景密集点云。...逆投影操作将2D图像（由前馈CNN提取）的特征放置到3D世界网格中，使得多个这样的图像的特征根据极线约束在三维网格中对齐。...投影操作可以被认为是逆投影操作的逆过程，在投影过程中，我们采用三维特征网格和样本特征，以相同的深度间隔观察光线，将它们放置在二维特征图中。...投影操作可以被认为是非投影操作的逆过程，其中我们以相等的深度间隔沿着观看光线拍摄三维特征网格和样本特征，以将它们放置在二维特征图中。然后通过一系列卷积运算将这些投影的特征图解码为每个视图的深度图。
所提出的STN-YOLO旨在通过在检测过程之前关注图像的重要区域并提高模型的空间不变性，从而增强模型的有效性。作者提出的方法在质量和数量上都提高了目标检测性能。...新的植物生长和表型（PGP）数据集在以下方面与其他可用的图像数据集不同： (1)在不同高度捕获的多光谱图像； (2)在不同光照条件下，多种作物的挑战性图像； (3)使用Segment Anything模型...在一般情境中，生成的“像素”位于规则网格上的像素，创建输出特征图。这里，和分别表示网格的高度和宽度，是通道数，在输入和输出特征图中是相同的。 为了清楚说明，假设是一个2D仿射变换。...在仿射情况下，点对点的变换如方程1所示： 在这种情境下，表示输出特征图中规则网格的目标坐标，而表示定义采样点的输入特征图中的源坐标。这些坐标之间的关系由仿射变换矩阵[9]确定。...甜瓜花数据集 甜瓜花数据集[30]是一个在Roboflow上可用的数据集，图像是在温室中捕获的（与PGP数据集相似）。
V-PCC试图将三维云的一个点映射到二维网格(图像)的一个像素。为了提高效率，这种映射应该尽可能地保持平稳(两个连续的帧之间只有很小的变化)，并且不应该引入可见的几何畸变。...然后视频编码器可以利用点云几何和属性的时空相关性，最大限度地提高时间相干性和最小距离/角度失真。 3D到2D的映射保证了所有的输入点都被几何和属性图像捕获，这样就可以在不丢失的情况下重建它们。...如果将点云投射到立方体或球体的表面，则对象不保证无损重建，因为自动遮挡(在自动遮挡点未被捕获的情况下)可能产生严重的失真。...为了给3DoF+提供足够的视觉质量，需要使用大量的源视图，例如30cm半径的可视空间需要10 ~ 25个视图。每个源视图都可以被捕获为具有纹理和深度的全方位或透视投影视频。...从24个视角看，这幅图看起来很完美，从8个视角看，地板上的地铁上几乎看不到艺术品，但只有两个视角的艺术品变得引人注目。3DoF+的目标是在最右边的情况下使用比特率和像素率来实现最左边的图像的质量。
虽然这些方法展示了最强的质量和速度，但它们不能很好地推广到在环境中自由移动的人类。...神经场在捕捉衣物、配饰和头发等细节方面表现出色，超越了通过纹理和其他属性光栅化参数化模型所能实现的质量。然而，它们也有不足，特别是在训练和渲染效率方面较低。...形状空间中的网格适应人体形状（例如体型）的身份，在休息姿态下。为了将人体网格动态化为特定姿态，SMPL利用了预定义的关节和线性混合蒙皮（LBS）。LBS权重由SMPL模型提供。...主要方法 图2 给定个捕获的图像及其相机姿态，我们首先使用预训练的SMPL回归器估计每个图像的SMPL姿态参数和在图像间共享的体形参数。...我们还根据需要调整每个图像的SMPL姿态参数，因为是由一个现成的SMPL回归器初始化的，可能包含误差。渲染的图像与使用损失、SSIM损失和感知损失的真实捕获图像进行比较。
NBMP WDD位于BPMN和Airflow之间，并将媒体处理功能的输入和输出端口连接到directed acyclic graph （DAG）有向非循环图中。...OMAF HEVC“视口相关”的基础提高了视频编码的要求，因为它用不同的质量和分辨率对前景（视口）和背景进行编码。视口自适应操作通过将重点集中在用户正在观看的区域上，减少360°视频所需的带宽。...由于用户可以自由转动头部并更改活动视口，因此要求系统必须能够快速做出反应，以把不同区域的视频切换到高质量。...图2展示了一张合并的图块网格。极砖或者边缘始终处于较低的分辨率，因此，玩家可以根据一个观看方向来组合如图3所示的砖。 OMAF指定使用提取器磁道来帮助将子图片合并为单个MCTS位流。...因此，播放器仅需要遵循提取器轨道的指令，即可从包含MCTS的轨道中获得可解码的比特流。 ? 图2:适用于有效6K方案的图块网格 ?
如视使用自研的高质量三维重建技术来重建整个大场景的网格模型。最终基于输入的 HDR 图像来重建 HDR 纹理，并通过 HDR 纹理从任意位置任意方向查询全局光照。...对此，如视利用语义和房间分割先验来解决这一问题，其中语义图像通过基于学习的模型预测，房间分割通过占用网格计算。在实现过程中，如视采取三阶段式策略。...个包围式曝光捕获 10 到 20 个 full-HDR 全景图像。...，在单张图像的逆渲染任务上取得了 SOTA 结果。...如视本次提出的 TBL 在高效准确地表示室内场景全局光照的同时，只需要大约 20MB 内存，而基于密集网格的 VSG 光照 [2] 大约需要 1GB 内存，基于稀疏网格的 SH 光照方法 Plenoxels
将编码器应用于数据集，然后在潜在数据集上训练扩散先验。该模型以图像或文本描述为条件。 研究者在一个大型的 3D 资产数据集上使用相应的渲染、点云和文本标题训练所有模型。...实验结果 编码器评估 研究者在整个编码器训练过程中跟踪两个基于渲染的指标。首先评估重建图像和真实渲染图像之间的峰值信噪比（PSNR）。...此外，为了衡量编码器捕获 3D 资产语义相关细节的能力，对最大 Point・E 模型产生的网格进行编码，重新评估重建 NeRF 和 STF 渲染的 CLIP R-Precision。...下表 1 跟踪了这两个指标在不同训练阶段的结果。可以发现，蒸馏损害了 NeRF 重建质量，而微调不仅恢复还略微提高了 NeRF 质量，同时大幅提高了 STF 渲染质量。...下图 4 在基于样本的评估指标上对这些方法进行了比较。 下图 5 中显示了定性样本，可以看到这些模型通常为相同的文本 prompt 生成质量不同的样本。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
