NeRF论文学习第7页

神经辐射场（NeRF）2023最新论文及源代码合集

神经辐射场（NeRF）作为一种先进的计算机图形学技术，能够生成高质量的三维重建模型，在计算机图形学、计算机视觉、增强现实等领域都有着广泛的应用前景，因此，自2020年惊艳亮相后，神经辐射场也成为了人工智能领域的热门研究方向

深度之眼·2023-09-29 20:44

【论文学习】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

文章目录摘要1.导言2.方法论2.1问题制定2.2模型架构2.2.1特征表示学习实体表示context-enhanced实体表示实体对表示轴向注意力加强的实体对表示2.2.2适应性焦距损失(AdaptiveFocalLoss)2.2.3KnowledgeDistillationforDistantSupervisionNaiveAdaptation(NA)KnowledgeDistillation

Shackles Lay·2023-09-29 16:43

三维重建论文学习

开源的三维重建算法的介绍、比较和评估最近接触稠密重建，跑了几个开源框架，看了下重建的效果。想深入了解框架相关算法和效果比较。于是找到了这篇文章：OPEN-SOURCEIMAGE-BASED3DRECONSTRUCTIONPIPELINES:REVIEW,COMPARISONANDEVALUATION开源项目VisualSfM是最早使用一体GUI的开源工具，该工具由Wu等人开发，并整合了著名的PMV

unicorn_lyc·2023-09-28 04:46

Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning 论文学习

1.解决了什么问题？最近的非监督表征学习关注在对比学习上。在检测和分割任务上，MoCo的非监督预训练表现优于在ImageNet监督预训练的表现；在线性分类表现上，SimCLR进一步缩小了非监督和监督预训练的差距。2.提出了什么方法？使用一个MLP映射head和数据增强方法，改进了MoCo。这两个方法与现有的MoCo和SimCLR框架是正交的，能提升MoCo在图像分类和目标检测上迁移学习的效果。此外

calvinpaean·2023-09-27 04:21

[论文学习]P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Task

[论文学习]P-TuningV2P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksP-Tuningv2

simpsun·2023-09-26 23:44

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 论文学习

1.解决了什么问题？非监督学习在自然语言处理非常成功，如GPT和BERT。但在计算机视觉任务上，监督预训练方法要领先于非监督的方法。这种差异可能是因为各自的信号空间不同，语言任务有着离散的信号空间（单词、短语等）来构建非监督学习所需的字典。而计算机视觉则很难构建一个字典，因为原始信号位于连续的高维空间，不像单词一样是结构化的。最近的非监督表征学习方法使用对比损失取得了不错的效果，它们基本是构建了一

calvinpaean·2023-09-26 23:27

StrongSORT 论文学习

1.解决了什么问题？现有的MOT方法大致可分为tracking-by-detection和joint-detection-association两种方式。尽管joint-detection-association获得了更多的关注度，取得了与前者相近的表现，作者认为在跟踪的准确率方面tracking-by-detection方式仍是最优的。Joint-detection-association将不同

calvinpaean·2023-09-25 14:50

揭秘电影中的子弹时间与Nerf新视角合成

©作者|江告元宇宙与子弹时间近期大火的元宇宙，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。人们所假定的元宇宙是一个和真实世界有着相似的元素和属性，并且可以和真实世界进行交互的一个数字世界，在元宇宙中，每个人都拥有自己的虚拟数字化身。如何高效建模虚拟世界的3D物体，并真实感渲染至2D，是元宇宙的核心任务之一。子弹时间是一种使用在电影、电视广告或电脑游戏中的摄影技术模拟变速特效，例

元宇宙技术指南·2023-09-25 08:36

Transformer论文学习

Transformer论文学习摘要*提出了一种新的简单的网络架构，Transformer，完全基于注意力机制，完全取消了递归和卷积。*具有更强的并行性，并且需要的训练时间明显更少。

NAND_LU·2023-09-25 02:43

【论文笔记】NeRF-RPN: A general framework for object detection in NeRFs

原文链接：https://arxiv.org/abs/2211.116461.引言 NeRF模型能直接从给定的RGB图像和相机姿态学习3D场景的NeRF表达。

byzy·2023-09-22 16:42

神经辐射场（Neural Radiance Field，NeRF）的简单介绍

参考文章：https://arxiv.org/abs/2210.003791.概述神经辐射场（NeRF）模型是一种新视图合成方法，它使用体积网格渲染，通过MLP进行隐式神经场景表达，以学习3D场景的几何和照明

byzy·2023-09-22 16:42

【论文笔记】NeRF-Det: Learning Geometry-Aware Volumetric Representation for Multi-View 3D Object Detection

神经辐射场（NeRF）被证明能有效建模几何，但将其应用于3D目标检测比较复杂，因为渲染NeRF需要对空间的高频采样以避免混叠

byzy·2023-09-22 16:41

Nerf论文前后介绍以及今后方向（2020）学习NEURAL VOLUME RENDERING:NERF AND BEYOND

这里是“出门吃三碗饭”本人，本文章接下来将介绍2020年对Nerf工作的一篇总结论文NEURALVOLUMERENDERING:NERFANDBEYOND，论文作者是佐治亚理工学院的FrankDellaert

出门吃三碗饭·2023-09-22 16:09

【论文学习】行人检测——CVPR：通过MIMS在低分辨率图像中做行人检测

论文：PedestrianDetectioninLow-resolutionImagerybyLearningMulti-scaleIntrinsicMotionStructures(MIMS)通过学习多尺度固有运动结构，在低分辨率图像中做行人检测由于地面采样距离（GSD）低，图像帧速率低，检测距离大幅面广域图像距离的行人是一个具有挑战性的问题。在这种情况下，基于外观提示的方法主要失败，因为行人的

Lingyun_wu·2023-09-22 01:52

《On Sharing an FIB Table in Named Data Networking》论文学习

Abstract作为一种新的网络模式，命名数据网络（NDN）技术专注于内容，使用内容名称作为转发和路由的标识符，而不是当前Internet上的ip地址。NDN路由器通过查找转发信息库（FIB）转发数据包，FIB的每个条目都有一个名称前缀和输出端口。FIB应该具有转发任何内容的兴趣包的信息。因此，在NDN路由器中FIB的大小将非常大，并且用于构建FIB的流量将非常大。为了减少与建立FIB表相关的流量

甸仔向前冲·2023-09-20 12:38

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第248期】Mon, 18 Sep 2023

AI视野·今日CS.CV计算机视觉论文速览Mon,18Sep2023Totally83papers上期速览✈更多精彩请移步主页Interesting:Robuste-NeRF,处理高速且大噪声事件相机流的

hitrjj·2023-09-19 04:01

【CVPR 2021】无约束生成 - NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections

NeRFintheWild:NeuralRadianceFieldsforUnconstrainedPhotoCollections论文简介：论文介绍：NeRF简介：NeRFintheWild：LatentAppearanceModelingTransientObjectsOptimization

BIT可达鸭·2023-09-17 22:30

NeRF知识点：Mip-NeRF

文章目录简介参考文献简介NeRF表征射线的方式是：r(t)=o+tdr(t)=o+tdr(t)=o+td，在这条射线上会进行采样，进而形成一系列intervals，有：Ti=[ti,ti+1]T_i=[

FLOWVERSE·2023-09-15 23:20

NeRF知识点：不同Contraction的数学表达

NeRF知识点：不同Contraction的数学表达目录Foward-facing场景：NDC（NormalizedDeviceCoordinate）1360°，object-centric场景：inverse-spherewarping1MeRF

FLOWVERSE·2023-09-15 23:20

ResFields：一种即插即用的MLP增容工具

ResFields：一种即插即用的MLP增容工具目录概述RESFIELDS理论简介实验（部分）2DVIDEOAPPROXIMATION1TEMPORALNEURALRADIANCEFIELDS(NERF

FLOWVERSE·2023-09-15 23:13

Text-to-SQL小白入门（五）开源最强代码大模型Code Llama

论文概述上一篇介绍了指令进化大模型WizardLM，留了一个坑，补上CodeLlama论文学习，可以作为下游任务的基座模型，比如Text2SQL。

junewgl·2023-09-15 20:32

【论文阅读】通过自适应表面细化从 NeRF 恢复精细的纹理网格

【论文阅读】通过自适应表面细化从NeRF恢复精细的纹理网格Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1.NeRFforSceneReconstruction2.2.SurfaceMeshforSceneReconstruction2.3

WoooChi·2023-09-15 05:56

《计算机视觉中的多视图几何》笔记（0）

近年来，随着SLAM、SfM+MVS、NeRF等技术的爆火和相关产业的蓬勃发展，越来越多的人加入到三维重建的领域当中。然而，如何入门3D视觉是一件难事。

YuhsiHu·2023-09-13 08:09

IEC 61968 和 IEC 61850 量测模型的差异性分析（论文学习）

引言IEC61968与IEC61850融合问题的提出最初是因为基于IEC61850标准的变电站与基于IEC61970/IEC61968标准的控制中心之间存在大量的信息交互和共享（包括配置信息和实时测控信息等），但是由于标准间在信息模型、接口服务、通信协议上的差异导致信息无法对应或描述不一致，严重阻碍了信息集成的正常进行。其中，信息模型的差异是最关键的，也是导致变电站和控制中心间无缝通信障碍产生的根

肥羊汤·2023-09-12 12:20

【三维重建】Ubuntu18.04安装COLMAP

它为有序和无序图像集合的重建提供了广泛的功能，常见的基于nerf算法均需要colm

牙牙要健康·2023-09-12 08:26

DS-NeRF代码

打开debug：一.加载数据llff:加载稀疏点云以及深度信息：ifargs.colmap_depth:depth_gts=load_colmap_depth(args.datadir,factor=args.factor,bd_factor=.75)load_colmap_depth():这个函数主要读取了两个类型的变量：记录了images和points的对应关系，即：每张图像上的特征点与3D点

威尔士矮脚狗·2023-09-09 07:00

Nerf 训练自有数据

1.拍摄序列图像，放置在文件夹，如duck/images2.使用colmap使用COLMAP获取相机位姿（1）参考官方文档安装colmap；（2）使用win可执行程序（3）点击【File】选择【newproject】点击【New】在duck目录，创建databas点击【Select】，目录设置为duck/images点击【Save】(4)点击【Processing】选择【Featureextrac

JoannaJuanCV·2023-09-08 18:16

关于colmap+nerf对数据集进行预处理的使用总结

前言零零碎碎的东西太多，有必要统一记录一下，因为是回忆步骤，所以可能有不准确的地方Colmap的使用1.下载下载链接:colmap，下载之后直接解压就能使用，点击COLMAP.bat。2.colmap这里到处都是很详细的操作步骤，可以自行搜索，顺序是：File→Newproject：选择一个路径存放数据库，生成database.dbProcessing→Featureextraction：提取图像

weixin_47343723·2023-09-08 18:16

NeRF数据预处理概述

对于NeRF，可以先回顾NeRF神经辐射场ECCV2020；首先，我们需要准备多张从不同角度拍摄的同一场景的2D图像，然后用COLMAP估计与相机相关的参数，通过COLMAP可以得到场景的稀疏重建结果，

tzc_fly·2023-09-08 18:43

【论文阅读】基于 NeRF 的 3D 重建的批判性分析

【论文阅读】基于NeRF的3D重建的批判性分析Abstract1.Introduction2.TheStateoftheArt2.1.Photogrammetric-BasedMethods2.2.NeRF-BasedMethods3

WoooChi·2023-09-08 18:13

【论文阅读】Tetra-NeRF：使用四面体表示神经辐射场

【论文阅读】Tetra-NeRF：使用四面体表示神经辐射场摘要1.引言2.相关工作2.1多视图重建2.2神经辐射场2.3场表示3.方法3.1.预备知识3.2.四面体场3.3.高效查询四面体场3.4.粗细采样

WoooChi·2023-09-08 18:12

训练笔记Ubuntu——NeRF训练

NeRF训练准备数据集制作LLFF数据集blender数据(本文重点关注制作自己数据集)一、下载官方数据二、制作自己的数据集一些准备工作打开Blender1、导入模型：.obj文件2、开始渲染格式转换报错记录一

L_YXDE·2023-09-08 18:41

【nerfStudio】6-nerfStudio数据格式转换

nerfStudio数据格式转换坐标约定相机/视图空间使用OpenGL/Blender（以及原始NeRF）的坐标约定来表示相机。+X表示向右，+Y表示向上，+Z指向相机的后方和远离相机。

upDiff·2023-09-08 18:10

NeRF项目LLFF 解决新场景pose生成的问题

zaf赵·2023-09-07 20:42

【nerfStudio】2-基于nerfStudio训练第一个NeRF模型

训练第一个NeRF模型训练和运行查看器以下内容将训练一个_nerfacto_模型：#下载一些测试数据：ns-download-datanerfstudio--capture-name=poster#训练模型

upDiff·2023-09-06 04:14

PixelSNAIL论文代码学习（2）——门控残差网络的实现

文章目录引言正文门控残差网络介绍门控残差网络具体实现代码使用pytorch实现总结引言阅读了pixelSNAIL,很简短，就用了几页，介绍了网络结构，介绍了试验效果就没有了，具体论文学习链接这段时间看他的代码

客院载论·2023-09-05 11:29

【NeRF大总结】基于NeRF的三维视觉年度进展报告

基于NeRF的三维视觉年度进展报告清华大学：刘烨斌原文链接：【NeRF大总结】基于NeRF的三维视觉年度进展报告–清华大学刘烨斌(by小样本视觉与智能)目录文章目录基于NeRF的三维视觉年度进展报告01

_Summer tree·2023-09-05 05:43

【综述+3D】基于NeRF的三维视觉2023年度进展报告（截止2023.06.10）

论文：2003.RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis官方网站：https://www.matthewtancik.com/nerf

曾小蛙·2023-09-05 05:11

PixelSNAIL论文代码学习（3）——自注意力机制的实现

模块实现注意力模块实现代码完整实现代码使用pytorch实现因果注意力模块causal_atttention模块问题总结引用引言阅读了pixelSNAIL,很简短，就用了几页，介绍了网络结构，介绍了试验效果就没有了，具体论文学习链接这段时间看他的代码

客院载论·2023-09-03 20:55

基础论文学习（6）——BeiT

BEiT是把BERT模型成功用在image领域的首创，也是一种自监督训练的形式，所以取名为视觉Transformer的BERT预训练模型。这个工作用一种巧妙的办法把BERT的训练思想成功用在了image任务中。BERT：Bidiractional(双向)EncoderRepresentationsfromTransformersSSL自监督学习：机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习，Sel

Yuezero_·2023-09-03 01:53

ice-ba论文学习

最近百度开源了个slam系统ice-ba，测试发现性能强大，代码方面工程优化做了很多，总的来说前端使用了光流，后端正是论文提出上的增量式BA了。这个增量式的ice-BA主要分为三个部分，全局BA，局部BA以及relative-marg，前两者采用了增量式方法提升了后端速度，后者保证了local-BA和global-BA的一致性对精度有所贡献。GlobalBA论文最先提及的是他们先前已经在Robus

范帝楷·2023-08-31 00:19

YOLO-MS: Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-time Object Detection(论文学习笔记)

性能超越YOLOv8与RTMDet，即插即用论文地址：https://arxiv.org/pdf/2308.05480.pdf代码地址：文中给了github地址，但是暂时打不开（2023.08.15）摘要作者旨在为目标检测社区提供一种高效且性能卓越的目标检测器，称为YOLO-MS。核心设计基于一系列对不同Kernel-Size卷积如何影响不同尺度上目标检测性能的研究。研究结果是一种可以显著增强实时

athrunsunny·2023-08-30 21:45

隐式表达的更进一步：基于NeRF的形状可编辑方法

来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐[paper]：https://arxiv.org/pdf/2303.09554[code]：https://ktertikas.github.io/part_nerf主要贡献

深度之眼·2023-08-29 08:19

用NeRFMeshing精确提取NeRF网络中的3D网格

NeRF在合成新颖视图方面取得了成功，但在准确表示底层几何方面存在不足。

新缸中之脑·2023-08-29 07:22

NeRFMeshing - 精确提取NeRF中的3D网格