NeRF论文学习第12页

76、One is All: Bridging the Gap Between Neural Radiance Fields Architectures with Progressive Volume

简介github：https://github.com/megvii-research/AAAI2023-PVD神经辐射场(NeuralRadianceFields,NeRF)方法被证明是一种紧凑、高质量和通用的

C--G·2023-02-06 18:49

SIFA论文学习

说明：IEEE会议2月6日2020题目：基于深度协同图像和特征对齐的无监督双向跨模态自适应医学图像分割作者：陈程，学生会员，IEEE，窦琪，会员，IEEE，陈浩，会员，IEEE，秦静，会员，IEEE，冯安恒，资深会员，IEEE创新：SIFA的一个关键特点是图像变换和分割任务的共享编码器。通过参数共享，本框架中的图像对齐和特征对齐能够协同工作，减少端到端训练过程中的域偏移（domainshift）。

很快入睡很快醒·2023-02-06 10:38

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 论文学习

Abstract由于计算资源消耗过高，在许多现实的应用上部署深度卷积网络就受到了限制。在这篇论文中，作者提出了一个新的CNN学习机制：1）降低模型的大小；2）降低运行时内存占用；3）减少计算操作的数量，而不会损失精度。作者通过一个简单但有效的方法，将网络的各个通道变得稀疏。和许多现有方法不同，此方法可以直接用在当前的CNN结构上，将训练过程中的额外开支降到最低，最终的模型也不需要任何特殊的软件或硬

calvinpaean·2023-02-05 23:34

车道线检测-LSTR-论文学习笔记

车道线检测是将车道标记识别为近似曲线的过程，被广泛用于自动驾驶汽车的车道线偏离警告和自适应巡航控制。流行的分两步解决问题的pipeline：特征提取和后处理。虽然有用，但效率低下，在学习全局上下文和通道的长而细的结构方面存在缺陷。为了解决这些问题，我们提出了一种端到端方法，该方法可以直接输出车道形状模型的参数，使用通过transformer构建的网络来学习更丰富的结构和上下文。车道形状模型是基于道

hnsdgxylh·2023-02-05 11:15

【论文解析】NeRFInvertor: High Fidelity NeRF-GAN Inversion for Single-shot Real Image Animation

用于Single-shot实景动画的高保真NeRF-GANInversionOverviewWhatproblemisaddressedinthepaper?Whatistheresult?

_Summer tree·2023-02-03 18:35

[论文解析] NeRDi: Single-View NeRF Synthesis with Language-Guided Diffusion as General Image Priors

用语言引导的diffusion作为通用图像先验的单视角NeRF合成OverviewWhatproblemisaddressedinthepaper?Isitanewproblem?

_Summer tree·2023-02-03 18:34

2021CVPR GAN论文学习

EncodinginStyle:aStyleGANEncoderforImage-to-ImageTranslationhttps://arxiv.org/pdf/2008.00951.pdfhttps://github.com/eladrich/pixel2style2pixel

大吴Heng·2023-02-03 18:04

Keypoint NeRF 笔记

KeypointNeRF笔记《KeypointNeRF:GeneralizingImage-basedVolumetricAvatarsusingRelativeSpatialEncodingofKeypoints》主页：https://markomih.github.io/KeypointNeRF/论文：https://arxiv.org/abs/2205.04992看这篇主要是想看他是怎么用关

fishslot·2023-02-03 14:12

深度神经网络 --AlexNet--论文学习笔记

AlexNet--ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks一、概述与数据集AlexNet和其导师GeoffreyE.Hinton，2010年训练了一个大型深度卷积神经网络，在ImageNetLSVRC-2010竞赛中，对包含120万个高分辨率的图像和1000不同的类别的分类预测中，在测试数据上，取得了top-137.5%,t

Mr_M_W·2023-02-03 08:37

MQBench: Towards Reproducible and Deployable Model Quantization Benchmark 论文学习

论文链接摘要模型量化已成为加速深度学习推理不可或缺的技术。当研究人员继续推动量化算法的前沿时，现有的量化工作往往是不可重复和不可部署的。这是因为研究人员没有选择一致的训练流程，并且了硬件部署的需求。在这项工作中，我们提出了模型量化基准测试(MQBench)，这是第一次评估、分析和基准测试模型量化算法的再现性和可部署性的尝试。我们为现实世界的部署选择了多个不同的平台，包括CPU、GPU、ASIC、D

冰激凌很菜·2023-02-02 18:31

nerf笔记

Melody2050·2023-02-02 17:30

(论文学习)Complex UrbanEnvironments Using Spatio-temporalSemantic Corridor

概括下来就是1.用SSC生成时空语义走廊，在走廊中都是可行点，利用piecewiseBeziercurve保证可行性和安全性，Beziercurve的可行性可以参考深蓝学院高飞课程的PPT：速度约束是硬约束而变道的时间约束是软约束生成SSC：1.生成种子，该种子是Egovehicle前向预测模块的一系列离散的点2.cube膨胀直到碰到了障碍物或者语义边界3.确定约束4.保留硬约束和无碰撞约束，放松

jiduqiulianga·2023-02-01 16:25

Inception网络模型的学习和使用

文章目录0引言1论文学习2源码学习0引言Inception论文链接：v1-https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdfv2和v3-https://arxiv.org/pdf

Pluto534·2023-02-01 13:05

61、Reinforcement Learning with Neural Radiance Fields

简介：主页：https://dannydriess.github.io/nerf-rl/基础知识：https://dannydriess.github.io/compnerfdyn/https://3d-representation-learning.github.io

C--G·2023-02-01 12:14

Block-NeRF论文阅读

Block-NeRF城市重建论文阅读论文地址理解视频论文翻译摘要我们提出了一个神经辐射场的变体Block-NeRF，可以表示大规模的环境。

spade_eddie·2023-02-01 12:44

【论文学习】《One-shot Voice Conversion by Separating Speaker and Content Representations with IN》

《One-shotVoiceConversionbySeparatingSpeakerandContentRepresentationswithInstanceNormalization》论文学习文章目录

FallenDarkStar·2023-02-01 12:12

【AD-NeRF】音频驱动人脸NeRF

AD-NeRF:AudioDrivenNeuralRadianceFieldsforTalkingHeadSynthesisPDFLinkGitHubCode文章目录AD-NeRF:AudioDrivenNeuralRadianceFieldsforTalkingHeadSynthesisIntroductionRelatedWorkAudio-drivenFacialAnimationVideo

门被核桃夹了还能补脑嘛·2023-02-01 12:41

Mip-NeRF 360

Mip-NeRF360:UnboundedAnti-AliasedNeuralRadianceFields无边界抗锯齿神经辐射场论文提出了mip-NeRF（一种解决采样和混叠的NeRF变体）的扩展，该扩展使用非线性场景参数化

川河w·2023-02-01 12:39

【论文笔记 - NeRFs - ECCV2020】NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis0背景介绍用神经辐射场来表征场景，用于新视角图像生成任务。

No pains, no GANs!·2023-02-01 12:31

论文学习笔记-YOLACT++

『写在前面』YOLACT升级版。文章标题：《YOLACT++BetterReal-timeInstanceSegmentation》作者机构：DanielBolya等,UniversityofCalifornia,Davis.原文链接：https://arxiv.org/abs/1912.06218相关repo：https://github.com/dbolya/yolact概述在保证实时性（~3

Wilber529·2023-02-01 11:57

[论文精读] [NeRF] GeCoNeRF: Few-shot Neural Radiance Fields via Geometric Consistency

GeCoNeRF:Few-shotNeuralRadianceFieldsviaGeometricConsistencyAbstractMotivationsContributionsMethodologyOverviewPreliminariesRenderedDepth-GuidedWarpingConsistencyModelingFeature-levelconsistencymodeli

Wang_NNN·2023-02-01 10:21

[论文精读] [NeRF] [SIGGRAPH 2022] Variable Bitrate Neural Fields

VariableBitrateNeuralFieldsAbstractMotivationsCompressionMultiresolutionrepresentationContributionsMethodOverviewCompressedAuto-decoderFeature-GridCompressionVector-QuantizationStreamingLevelofDetailE

Wang_NNN·2023-02-01 10:50

[论文精读] [NeRF] [AAAI 2023] One is All: Bridging the Gap Between Neural Radiance Fields Architectures

OneisAll:BridgingtheGapBetweenNeuralRadianceFieldsArchitecturesAbstractMotivationsContributionsMethodOverviewPreliminariesNeRF[R1]Plenoxels[R2]TensoRF[R3]INGP[R4]PVD:ProgressiveVolumeDistillationLossD

Wang_NNN·2023-02-01 10:50

【论文学习】《“Hello, It’s Me”: Deep Learning-based Speech Synthesis Attacks in the Real World》

《“Hello,It’sMe”:DeepLearning-basedSpeechSynthesisAttacksintheRealWorld》论文学习文章目录《“Hello,It’sMe”:DeepLearning-basedSpeechSynthesisAttacksintheRealWorld

FallenDarkStar·2023-02-01 09:50

论文学习Learning from Context or Names? An Empirical Study on Neural Relation Extraction

摘要神经模型已经在关系抽取（RE）领域取得了瞩目的成功。然后，我们还不明白到底是哪种类型的信息影响了RE模型去判断，去进一步的提升这些模型的性能。为此，我们实证研究了文本中两个主要的信息来源：文本的上下文和实体名字。我们发现：第一点，当上下文信息作为主要信息来源，RE模型…我们进行了广泛的实验去支撑我们的观点，并且显示出我们的框架可以提升不同的RE神经模型的有效性和鲁棒性。代码和数据集可以从htt

Jolly-XB·2023-02-01 08:29

【论文学习记录】Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection 车道线检测算法解读

UltraFastStructure-awareDeepLaneDetection个人学习记录论文链接github0.摘要1.当前像素级分割的问题场景适应能力差速度慢2.人类识别车道线的特点利用了上下文信息（可以理解为人类的联想能力）和全局信息3.本文车道线检测算法基于人类识别车道线的特点–提出结构损失函数（structuralloss）速度快，可以应对有挑战性的场景4.具体实现基于行的选择（ro

Zannnne·2023-01-31 16:34

[深度学习论文学习笔记]多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法

多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法论文：http://www.photon.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=22355摘要：针对目前传统方法脑肿瘤检测准确率低的问题，提出一种基于深度学习的三维脑肿瘤检测方法.首先将不同模态的脑肿瘤磁共振成像影像进行融合，获取不同模态下的脑肿瘤病灶三维空间特征；然后在卷积层和池化层之

Slientsake·2023-01-30 18:28

论文笔记：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

目录文章摘要1NeuralRadianceFieldSceneRepresentation(基于神经辐射场的场景表示)2VolumeRenderingwithRadianceFields(基于辐射场的体素渲染)2.1经典渲染方程2.2经典的体素渲染方法2.3基于分段采样近似的体素渲染方法3OptimizingaNeuralRadianceField(优化一个神经辐射场)3.1PositionalE

zaf赵·2023-01-30 17:07

为了自动驾驶，谷歌用NeRF在虚拟世界中重建了旧金山市

机器之心报道编辑：泽南、小舟真不用来做成元宇宙？训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境NVIDIADRIVESim平台。近日，来自GoogleAI和谷歌自家自动驾驶公司Waymo的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用280万张街景照片重建出整片旧金山市区的3D环境。通过大

Tom Hardy·2023-01-30 17:36

NeRF染助力虚拟物体创造

引入元宇宙：元宇宙（Metaverse）是利用科技手段进行链接与创造的，与现实世界映射与交互的虚拟世界，具备新型社会体系的数字生活空间。三维模型：三维模型是物体的多边形表示，通常用计算机或者其它视频设备进行显示。显示的物体可以是现实世界的实体，也可以是虚构的物体。任何物理自然界存在的东西都可以用三维模型表示。三维模型的渲染显示在元宇宙中可谓是视觉方面的重中之重。先有看的发展，才会逐步发展到听、嗅、

zaf赵·2023-01-30 17:06

【论文学习】Soft-NMS: 用一行代码改进目标检测

在目标检测领域，非极大值抑制是目标检测管道中的重要一环。那么你知道它的原理吗？它有哪些缺点？如何改进？本文会介绍NMS和改进方法Soft-NMS。后续会陆续介绍其他几篇有名的NMS变体，包括IoU-GuidedNMS、AdaptiveNMS、DIoU-NMS、Softer-NMS等。详情关注【CV面试宝典】，回复关键词【NMS】可获取NMS与其变体的论文资料。摘要非极大值抑制（NMS）是目标检测管

行路南·2023-01-30 14:22

NeRF各方法的时间对比

DirectVoxelGridOptimization:Super-fastConvergenceforRadianceFieldsReconstructionNSVF比NERF快10倍NSVF

SkyTangLei·2023-01-30 09:09

论文阅读笔记—ECCV2022—MoFaNeRF

重要信息需要注意已有论文本文章涉及GAN和NeRF的相关知识点，如果不了解的话需要自行学习，文章最后给出了参考文献目录1.简介2.背景介绍3.方法实现3.1训练数据3.2总体框架3.3TextureEncodingModule

CV小小白·2023-01-29 20:45

NeRF制作数据集最后的踩坑

之前对数据集渲染的时候一直出现模糊的问题：学长说可能是摄像机和poses没有对应。但是为什么会这样呢后来我发现，确实在制作的过程中，某一步出了问题，导致下标的数字，跟理想的不一样：原来的12：后来不知道为什么就变成了这个：这角度明显就不一样后来debug发现，居然是我重命名的问题！重命名的时候一般会用sorted对文件进行排序排序规则是名字（完全按照名字的码表）这里可以看出，，，，，他排序给排乱了

安之若醇·2023-01-29 20:14

NeRF系列公开课01-基于NeRF的三维内容生成

此公开课是深蓝学院在b站上关于NeRF的公开公开课公开，主讲人KaiZhang。

小蒋太累了·2023-01-29 20:43

NeRF数据集

3NJ5Rp7APSTZsJqdJdfc1README.txtThisdirectorycontainsadatasetofsyntheticallyrenderedimagesthatwereusedin"NeRF

ysh9888·2023-01-29 20:13

NeRF-RPN：NeRFs中3D目标检测的通用框架

摘要本文介绍了首个基于NeRF的通用目标检测框架NeRF-RPN。给定预先训练的NeRF模型，NeRF-RPN旨在检测场景中目标的所有边界框。

自动驾驶之心·2023-01-29 20:42

NeRF数据集准备--毕设记录

小白学习记录毕业设计《基于图像的农作物植株三维重建》涉及用深度学习进行三维重建，由于长春疫情影响无法拍摄农作物植株照片，因此只能用blender渲染合成数据集进行训练。三维模型来自于模型组，其为SKP格式，由于blender不能直接导入SKP模型，还需要下载插件。渲染代码（担心影响毕设查重，暂时不放）借鉴了ShapeNet中的部分代码，其大致思路为：设置不同的欧拉角，将欧拉角转换为相机相应的四元数

CV小小白·2023-01-29 20:12

NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction

Paper_Reading(不定时更新版）（仅为个人记录，若有错误，请指正）Nerf：因为缺乏曲面约束，导致从学习到的隐式表示中提取到高质量的曲面较为困难。

奶盐芝士小麻薯·2023-01-29 20:12

原始 NeRF（新视图重建的神经辐射场）论文主要点细致介绍

对NeRF的开源代码的解读请见博文原始NeRF代码学习记录。2022-11-20NeRF做得这么好的原因有：它将渲染做成可微了，然后就可以数据驱动。

培之·2023-01-29 16:44

【论文学习】UPHDR-GAN: Generative Adversarial Network forHigh Dynamic Range Imaging with Unpaired Data

UPHDR-GAN：基于非配对数据的高动态范围成像生成对抗网络摘要introduction主要贡献proposedmethod网络框图网络详介1、输入2、生成器输出3、生成器4、鉴别器5、Min-patchModule损失函数优化方程目标函数GANLoss:摘要本文提出了一种有效融合多曝光输入的方法，利用未配对数据集生成高质量的高动态范围(HDR)图像。基于深度学习的HDR图像生成方法严重依赖成对

这也太难了趴·2023-01-29 12:15

基于噪声伪标签和对抗学习的医学图像分割标注高效学习

解决方案：一没有图像标注对的学习二为训练图像生成伪标签2.1为训练图像生成伪标签2.2VAE-Based鉴别器2.3鉴别器引导的发生器信道校准这里有不太理解（未写完）三从嘈杂的伪标签学习四讨论与总结：五本次论文学习的问题与不理解之处

初学者冲冲冲·2023-01-29 12:08

高光谱目标检测论文学习（4）——Hierarchical Suppression Method for Hyperspectral Target Detection

前言这篇论文是一篇稍微老一点的论文，发表于TGRS2016，主要讲了一种对CEM的改进方法，也是一篇基本思路比较简单的顶会论文。主要想通过这篇论文体会一下如何对现有经典方法进行改进。思路我们首先来回忆一下之前学过的一些高光谱目标检测方法。我们在这个系列中的前几篇文章中已经了解了很多可以用于高光谱目标检测的方法了，比如MF、ACE、AMF、ASD、OSP、CEM等等，这些方法如果给他们分个类的话，大

MrBamboo2000·2023-01-27 09:09

高光谱目标检测论文学习（6）—— Bayesian Constrained Energy Minimization for Hyperspectral Target Detection

前言之前我们我们学习了HCEM和ECEM两种CEM的改进方法，这两种方法的相同点是都考虑了实际情况，加入了非线性检测的部分，从而提升了检测性能，不同的是一个主要是采用分层迭代的思想，一个采用集成学习、级联检测的思想。在这一篇文章中我们重点介绍一种新的方法BCEM，这是一种利用贝叶斯的思想去优化改进目标光谱，从而达到提升检测性能的目的。思路回顾我们之前提过的几种CEM变种方法，他们都是默认给定的目标

MrBamboo2000·2023-01-27 09:39

高光谱目标检测论文学习（5）—— Ensemble-Based Cascaded CEM for HTD

前言上一篇我们学习的对CEM进行改进的方法是多层串联（HCEM），这种方法的本质是进行多次迭代来增加精度并使用了非线性处理来贴合真实世界情况。CEM作为一种检测器，其与分类器在很大程度上是极其相似的，而随着机器学习的兴起，集成学习成为提升分类器性能的一大重要方法。本文便是利用了集成学习的思想去对CEM进行改进，并借鉴了hCEM加入非线性处理的思想进一步贴合真实世界情况。思路CEM是一种当目标先验知

MrBamboo2000·2023-01-27 09:38

Multi-branch and Multi-scale Attention Learning for Fine-Grained Visual Categorization 论文学习

AbstractILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）是计算机视觉领域最权威的学术竞赛之一。直接将ILSVRC每年的冠军方案应用在细粒度视觉分类（FGVC）任务上无法取得很好的表现。对于FGVC任务而言，类间差异小而类内差异大的特点使这个问题变得很有挑战性。本文的注意力目标定位模块（AOLM）可以预测目标的位置，注意力局部提议模块（APPM）可以发现信息丰富的局部区域，无需边框或部分

calvinpaean·2023-01-25 22:30

SiamBAN论文学习

SiameseBAN论文来源论文背景主要贡献论文分析网络框架创新点一：BoxAdaptiveHead创新点二：Ground-truth创新点三：AnchorFree论文流程训练部分：跟踪部分论文翻译Abstract1.Introduction2.RelatedWorks2.1.SiameseNetworkBasedVisualTrackers2.2.Anchor-freeObjectDetecto

瞳瞳瞳呀·2023-01-25 12:11

fastspeech2复现github项目--数据准备

在完成FastSpeech2论文学习后，对github上一个复现的仓库进行学习，帮助理解算法实现过程中的一些细节；所选择的复现仓库是基于pytorch实现，链接为https://github.com/ming024

zzfive·2023-01-25 07:51

论文学习笔记 - Language Models with Transformers

不忘初心，坚持前行·2023-01-24 08:11

利用Blender合成多视角图像For Nerf

一.英伟达InstantNerf简介英伟达利用哈希编码将原版Nerf(neuralradiancefields)神经辐射场长达数天的训练时间缩短到秒级，而且前向渲染达到了实时的程度，属于目前利用神经辐射场进行新视角合成相关研究中的

长安大学信息学院工业AI创新技术实验室·2023-01-24 07:29

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