转载自：亚信科技新技术探索编辑：东岸因为@一点人工一点智能公众号NeRF作为一种新型的视场合成和三维重建方法，在多个领域中都有广泛的应用，如城市测绘、机器人技术、虚拟现实/增强现实、电影制作和游戏开发...02 NeRF概述NeRF通过深度学习的方法，将三维空间表示为一组可学习且连续的辐射场。...不同于传统的三维重建方法把场景表示为点云、网格、体素等显式的表达，NeRF独辟蹊径，将场景建模成一个连续的5D辐射场隐式存储在神经网络中，只需输入稀疏的多角度的2D图像，就可以通过训练得到一个神经辐射场模型...构建NeRF的流程如下：1. 数据收集：收集一组2D图像，这些图像从不同的角度和位置捕获了同一场景。...图片· NVIDIA Instant NeRFNVIDIA Instant NeRF是一种将2D图像转换为3D场景的神经渲染技术，它基于NeRF模型。
当前的方法要么仅使用3D坐标系，要么导入额外的标注好相机内部参数的图像，来指导模型补全缺失部分的几何。然而，这些方法并不总是完全利用可用于准确高质量点云补全的跨模态自结构信息。...由于点数据中可用的信息有限，辅助输入被用来提高性能，基于跨模态的方法横空出世。这种方法将渲染的彩色图像以及对应的相机参数和局部点云组合起来。虽然这些方法显示了不错的结果，这种对应的额外输入难以获得。...首先从 P_{in} 中使用基于点的3D骨干网络提取一个全局特征 F_p ，并从 N_V 个深度图中使用基于CNN的2D骨干网络提取一组视图特征 F_V 。这里直接采用了早期成熟的骨干网络。...解码器使用1D卷积转置层将 F_g 变换为一组逐点特征，并用一个自注意力层回归3D坐标。最后，合并 P_c 和 P_{in} 并对合并的结果进行重采样以生成粗略结果 P_0 。 特征融合。...我们在实验中将其设置为0.2。使用正弦函数确保 h_i 与查询、键和值的嵌入具有相同的维度。最后将 F_Q 解码为 F'_Q 进行进一步分析粗糙形状。
构建的3D线地图也开辟了新的研究方向，即基于线的视觉定位和BA，其中将线与点结合在一起会产生最佳结果。 代码开源在https://github.com/cvg/limap....，每个场景都有数百张图像，其中LIMAP始终显著优于现有方法 （5）通过在诸如视觉定位和SFM中的BA之类的任务中比纯基于点的方法有所改进，来证明强大的线图的有用性。...论文技术点： 生成三维线假设： 为每个2D线段生成一组3D线假设，给定图像中的一个线段，使用任何现有的线匹配算法来检索n个最接近的图像中的前K个线匹配。...借助相关的2D-3D点对应和消失点，为每个2D线段生成第二组假设 假设评分和轨迹关联： 现在图像I中的每个2D线段与每个相邻图像J的一组3D线假设相关联。...对于ELSR，将输入转换为VisualSfM 格式，并使用来自作者的code(仅支持LSD)。 第一个评估是在Hypersim数据集的前八个场景上运行的，每个场景由100个图像组成。
在实际中，这是通过将投影矩阵乘以一个平移矩阵得到最终的投影矩阵来实现的。方程4中显示了一个平移矩阵，它可以用向量(x，y，z)来表示一组点的平移。...然而，在某些高度上，这并不是一个可靠的假设。考虑到AI的性能，这一部分可能需要重新考虑。...应该怎么用鼠标在屏幕上进行操作呢？想一下前几部分的内容，一个标定好的投影矩阵，能让我们在3D坐标中更准确地逼近玩家的位置。因此，利用投影矩阵来变换该点(1,1,0)就可以确定其在屏幕上的位置。...为了准确地预测这一点，我们构建了一个二值分类器，它将屏幕画面的一部分作为输入，并预测当前是否发生传送。程序首先从画面中将角色周围70×70的矩形提取出来，作为模型的输入。...世界点坐标 & 投影点 表3：内部地图 回忆一下第二部分的内容，投影地图类允许画面上的任何像素映射到3D坐标（假设玩家总是在xy平面上，然后该3D坐标会被量化为某个任意精度，让AI的世界地图变成均匀间隔网格的点
很自然，3D卷积确实存在，这是2D卷积的泛化。下面就是3D卷积，其过滤器深度小于输入层深度（核大小 < 通道大小）。因此，3D过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。...在3D卷积中，3D过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为滤波器是滑过一个3D空间，所以输出数值也按3D空间排布。...（在后者的例子中，形义分割首先会提取编码器中的特征图，然后在解码器中恢复原来的图像大小，使其可以分类原始图像中的每个像素）。 实现上采样的传统方法是应用插值方案或人工创建规则。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。 在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，
2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点，将这些关键点按照关节顺序相连形成在图像二维平面的投影，从而得到人体骨架。3D人体姿态估计的主要任务是预测出人体关节点的三维坐标位置和角度等信息。...其最终实现的效果如下图可见： 1、基本介绍 在深度学习方法得到广泛应用之前，3D人体姿态标注数据集和具有高运算能力的GPU还没有普及，研究人员主要通过一些应用在传统计算机视觉或机器学习领域的方法来进行...opencv-python模块 opencv-python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。其使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。...1.2 方法总结： 传统方法很多是采用基于人体模型的方法来描述和推断人体姿态，通过算法提取图像姿态特征，因此对特征表示和关键点的空间位置关系这两个维度有比较高的要求，除去边界、颜色这类低层次特征，典型的有尺度不变特征变换...基于深度学习的人体姿态估计可以通过建立网络模型在图像数据上进行训练和学习，直接得到最有效的表征方法，其核心是深度神经网络，主要是利用卷积神经网络从图像中提取出比人工特征语义信息更丰富、准确性更高和更具鲁棒性的卷积特征
为了克服这个问题，Deep MANTA [16]使用多任务网络，对单眼图像估计车辆位置、零件定位和形状等。车辆形状由一组关键点组成，这些关键点代表了车辆3维边界，例如车辆的外部顶点。...因此，点云（PCL, Point Cloud Layer）投影方法首先通过平面、圆柱或球形投影，将3D点转换为2D图像，然后可以使用标准的2D对象检测模型，并将位置和尺寸进行回归，来恢复3D边界框。...Li等 [19] 用圆柱投影映射和全卷积网络（FCN），来预测车辆的3D边界框。投影产生的输入图像，具有编码点距传感器的高度和距离的通道。...因此，如何将其结构合并到假定输入数据大小固定的传统前馈深层神经网络中，这一点并不明显。以往的方法使用投影，将点云的原始点转换为图像，或使用体素表示，将其转换为体积结构。...特别是，在时间复杂度和检测性能之间，提供了良好的折衷。但是，大多数方法在投影点云时，比如密度，高度等，都依赖于手工设计的功能。反之，PointNet方法则使用原始3D点，来学习特征空间中的表示。
如下图所示，给定一组RGB图像和初始3D重建（图左），该渲染方法能够合成新的帧，并优化场景参数（图右）。...在2000年左右，点云渲染，尤其是点散布，已在计算机图形学中得到广泛研究。 与此同时，人们越来越关注基于图像的渲染技术。也就是基于粗略的、重建的3D模型以及已有的一组物体图像，来合成新的视图。...在本文中，研究人员的方法建立在 Aliev 等人的管道之上，并以多种方法对其进行改进。 图2：基于点的HDR神经渲染管道概览。...如上图所示，由纹理点云和环境图组成的场景被光栅化为一组具有多种分辨率的稀疏神经图像。 深度神经网络重建HDR图像。 然后通过一个基于物理的可微色调映射器将其转换为给定新视点场景的 LDR图像。...对于对数描述符，在光栅化过程中将其转换为线性空间，以便卷积操作仅使用线性亮度值。 管道中的最后一步（图2右侧）是可学习的色调映射操作符，它将渲染的HDR图像转换为 LDR。
具体而言，VoxelNet将点云划分为等间距的三维像素，并通过新引入的VFE（三维像素特征编码）层将每个三维像素内的一组点转换为统一的特征表示。...直接使用点云的问题在于，点在空间上是稀疏分布的，每个三维像素都有不同数量的点。我们设计了一种将点云转换为密集张量结构的方法，其中堆叠的VFE操作可以在点和三维像素上并行处理。...有效实施 实验 我们在KITTI 3D物体检测基准上评估了VoxelNet，其中包含7,481个训练图像/点云和7,518个测试图像/点云，覆盖了三类对象：汽车，行人和骑车者。...为了更直观，我们将使用LiDAR检测到的3D盒投射到RGB图像上。如图所示，VoxelNet在所有类别中都能提供高度精确的三维边界框。...在本文中，我们消除了手工特征工程的瓶颈，并提出了VoxelNet，这是一种新颖的基于点云的3D检测端到端可训练深度架构。我们的方法可以直接在稀疏3D点上操作，并有效地捕捉3D形状信息。
这是 2D 卷积的泛化。下面就是 3D 卷积，其过滤器深度小于输入层深度（核大小<通道大小）。因此，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。...在 3D 卷积中，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。...（在后者的例子中，形义分割首先会提取编码器中的特征图，然后在解码器中恢复原来的图像大小，使其可以分类原始图像中的每个像素。） 实现上采样的传统方法是应用插值方案或人工创建规则。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。 在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，
要不就是用AI做个头像，要不就是生成一些奇思妙想的画作。 但要我说，这些点子和今天的主人公Dinda比起来，简直就是不值一提。 思路打开一点嘛。 用高科技应付长辈？...除了DALL-E，谷歌自家Imagen、Parti，Meta的文本图像生成工具Make-A-Scene，再到现在大火的Stable Diffusion、谷歌文本3D生成模型DreamFusion都在扩充着文本转图像的应用...Parti是一个自回归模型，它的方法首先将一组图像转换为一系列代码条目，然后将给定的文本提示转换为这些代码条目并「拼成」一个新图像。...由此可见，在文本转图像这块，各大厂已经卷上了新高度。 甚至有人称，今年文本转视频AI模型暂时还不会到来。 没想到的是，Meta和谷歌再次打破了这一预言。 T2V已来！...与此同时，还有Phenaki模型，让骑马的宇航员也动了起来。 这一模型能根据200个词左右的提示语生成2分钟以上的长镜头，讲述一个完整的故事。 在文本转视频上，下一个谁会接棒？
最先进的检测方法相比,操作几乎完全在稀疏的3D域,在著名的SUN RGB-D实验数据集表明,我们建议的方法要快得多(4.1 s /图像)RGB-D图像中的3目标检测和执行更好的地图(3)高于慢是4.7倍的最先进的方法和相对慢两个数量级的方法...与直接在三维中工作的两种最先进的三维探测器相比，我们的方法在不牺牲检测精度的前提下实现了加速。3、方法给定一个RGB图像及其对应的深度图像，我们的目标是在一个已知类的目标周围放置3D包围框。...在2D中，检测到的目标由2D窗口表示。在3D中，这转化为一个3D扩展，我们称之为截锥体。物体的截锥体对应于在二维检测窗口中包含投影到图像平面上的三维点。...每个方向的训练都是分开进行的，即长、宽、高。在测试过程中，高度由地面方向确定，长度和宽度由截锥体内各方向点的较宽分布确定。...为了提取深度学习特征，我们将3D框的重投影到图像平面上，运行 Fast RCNN，利用全连通层(FC7)的特征。在测试过程中，我们将分类分数转换为后验概率，并将其作为一元概率使用。
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