construction 第12页

Summary——Learning Category-Specific Mesh Reconstruction from Image Collections

Contributions：给出了一个从单张图片重构3D形状的学习框架。除此之外，还能为这个3D网格贴上纹理。该方法的亮点在于不需要学习时不需要依靠3D真值或者多视角图片监督。Empirics：CUB和PASCAL3D。前者是本文的主要数据集，Caltech-UCSDBirds200（CUB）鸟类图像数据集，包含200不同种鸟类，共计11788张图片。其中6000张图片用于训练，每张图片都包含了b

光头吴克·2022-12-27 21:20

《Towards Accurate Alignment in Real-time 3D Hand-Mesh Reconstruction》论文解读

一、参考资料实时重建手部网格3DHandMeshReconstruction论文笔记二、相关介绍《TowardsAccurateAlignmentinReal-time3DHand-MeshReconstruction

花花少年·2022-12-27 21:48

3D【8】鸟类重建：Learning Category-Specific Mesh Reconstruction from Image Collections阅读笔记

该文章直接预测的是平均mesh的坐标偏差，相机参数和纹理uv图。里面有各种损失函数，很值得学习。这篇论文还有个有意思的点，论文用的训练数据是没有对应的3D模型的（也就是一张图片没有对应的3D模型）。训练过程有点像3DMM的重建过程，即先估计3D模型，将模型渲染到2D；然后比较渲染的图片和原始图片的差异，以更新模型的参数。要将这个过程应用在神经网络中，由于渲染是不可导的，因此需要解决渲染这一步骤的求

DCD_Lin·2022-12-27 21:47

CVPR 2022 | 快手&百度提出MobRecon：移动端手部三维重建网络

本文介绍我们发表在CVPR2022上的工作，MobRecon:Mobile-FriendlyHandMeshReconstructionfromMonocularImage。

AI视觉网奇·2022-12-27 21:17

【论文阅读 TextureMe】Texture: MeHigh-Quality TexturedSceneReconstruction in RealTime

TextureMe:High-QualityTexturedSceneReconstructioninRealTime1.Abstract2.Introduction背景本文贡献3.SystemOverview4

AD狗东·2022-12-27 21:12

MobRecon: Mobile-Friendly Hand Mesh Reconstruction from Monocular Image阅读笔记

本文是2022CVPR的一篇文章，主要讲述的是一种基于单目图像移动友好手部网格重建，整体流程主要包含三个部分2D编码，2D到3D映射，3D解码。其中还涉及到轻量化的问题。摘要部分介绍了本文提出的手部网格重建方法的大致内容。第一部分介绍，主要讲述了单视图手网重建的典型流程，时间相干性，以及本文的主要工作内容。第二部分相关工作，主要讲述了手部网格估计，轻量级网络，时间一致性的人体重建，像素对齐表示的流

充电ing...·2022-12-27 21:12

论文《Sequential Recommendation with Graph Neural Networks》阅读

论文《SequentialRecommendationwithGraphNeuralNetworks》阅读论文概况IntroductionMethodA.InterestGraphConstructionB.Interest-fusionGraphConvolutionalLayerC.Interest-extractionGraphPoolingLayerD.PredictionLayer

wzj1212123·2022-12-26 11:57

读Self-supervised Single-view 3D Reconstruction via Semantic Consistency

论文名：Self-supervisedSingle-view3DReconstructionviaSemanticConsistency作者：XuetingLi,SifeiLiu,KihwanKim,ShaliniDeMello

Layumi1993·2022-12-25 17:55

读SMR 三维重构

文章题目：Self-Supervised3DMeshReconstructionfromSingleImages链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021

Layumi1993·2022-12-25 17:54

元阳科技签约欧洲细胞研究中心获FRE独家运营权

资讯的视界·2022-12-24 13:17

论文代码复现-深度补全算法

如果你有论文复现的需求可在文末留言论文名称：Anewmethodforinpaintingofdepthmapsfromtime-of-flightsensorsbasedonamodifiedclosingbyreconstructionalgorithm

LuLaDe·2022-12-23 19:25

学习笔记之——视觉三维重建

本博文为本人学习三维重建的学习笔记，本博文的大部分内容来源于网络各类教程博客，本博文仅供本人学习记录用理论学习视觉三维重建=定位定姿+稠密重建+surfacereconstruction/mesh+纹理贴图

gwpscut·2022-12-23 14:43

Chamfer Distance (CD)

目录1.斜面距离出自2.公式：3.步骤：1.斜面距离出自H.Fan,S.Hao,andL.Guibas,“Apointsetgenerationnetworkfor3Dobjectreconstructionfromasingleimage

Mr.Q·2022-12-22 23:31

3d图像重构matlab,matlab图像的三维重建

三维重建的英文术语名称是3DReconstruction.三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术

weixin_39601794·2022-12-22 12:54

SupMAE: Supervised Masked Autoencoders Are Efficient Vision Learners

二、模型结构1.Imagemaskingandencoding图片掩码生成和encoding部分将图片切分成为不重叠的小部分，将其中的75%部分进行遮罩2.Reconstructionbranch重建分

小胡胡在长沙不想吃辣·2022-12-22 05:48

基于图像的三维重建

基于图像的三维重建作者：竹石文章目录基于图像的三维重建基于图像的三维模型重建的整体流程：需要掌握的理论基础最简三维重建demo数据的获取2D-2D三角量测PnP捆绑调整基于图像的三维模型重建的整体流程：三维重建（3DReconstruction

小屁孩__·2022-12-21 15:24

DRAEM【异常检测：Reconstruction-based】

2021.8，ICCV，排名第十（paperswithcode）模型原理网络三大模块：异常生成模块、重构模块、判断模块。异常生成模块：因为只有正常数据，通过将异常区域做到正常图里达到模拟异常图的效果。重构模块：将产生的异常图进行重构得到重构图，可以产生损失Lr。判断模块：重构图与异常图一同输入，通过该模块的层级结构对比产生分割真值图。理解为以重建的方法为主体，辅助使用数据增强的及分割图的深入推断（

太简单了·2022-12-21 09:25

InTra【异常检测：Reconstruction_based】

2021.4，效果排名第23（paperswithcode）模型原理思想：将transformer引入异常检测领域，将基于生成重构的问题转化为inpainting问题（将图像某些区域覆盖然后恢复，可视为自监督方法），使用transformer来进行大感受野的信息捕捉。PatchEmbeddingsandMultiheadFeatureSelf-attentionPatchembeddings如图，

太简单了·2022-12-21 09:55

HDR dataset

DatasetNTIRE2021HDR(2021),CVPRWHDR+BurstPhotographyDataset(2016),GoogleResearchPaperwithcodesHDRUNet:SingleImageHDRReconstructionwithDenoisingandDequantization

Lumiran·2022-12-20 11:03

ICCV 2021 oral 重构+预测，双管齐下提升视频异常检测性能

关注公众号，发现CV技术之美本文分享ICCV2021oral论文『AHybridVideoAnomalyDetectionFrameworkviaMemory-AugmentedFlowReconstructionandFlow-GuidedFramePrediction

我爱计算机视觉·2022-12-20 03:16

NeuralRecon拜读：单目视频实时连贯三维重建

CVPR2021：NeuralRecon:Real-TimeCoherent3DReconstructionfromMonocularVideoCode：https://github.com/zju3dv

人工智睿·2022-12-19 18:13

67、INGeo：利用占用网格先验加速/减少迭代次数

简介论文地址：INGeo:AcceleratingInstantNeuralSceneReconstructionwithNoisyGeometryPriors首先我们知道Instant-ngp利用最先进的射线推进技术

C--G·2022-12-18 20:58

SurfelMeshing 解析

Surfel-BasedMeshReconstruction该算法是输入是RGB-D图像流，和通过SLAM系统求出的相机位姿（ElasticFusion），该算法由四大部分组成surfelreconstruction

漫漫人生路lz·2022-12-18 08:23

Feb20-paper reading-Convolutional Recurrent Neural Networks for Dynamic MR Image Reconstruction

1.ConvolutionalRecurrentNeuralNetworksforDynamicMRImageReconstructionMYNOTES:结合之前读过类似的imagedenoising或者图像重建的文章

欢仔·2022-12-17 17:46

3D 论文阅读SDF-SRN: Learning Signed Distance 3D Object Reconstruction from Static Images

浏览SDF-SRN:LearningSignedDistance3DObjectReconstructionfromStaticImages在解决什么问题？

疯子_Zhang·2022-12-17 09:19

AvatarMe: Realistically Renderable 3D Facial Reconstruction “in-the-wild”

概述本文发表于CVPR2020，从野生图像中，缺乏相关的方法能够生成高分辨率、真实感的三维人脸，主要原因是：缺乏可用的训练数据即使有高分辨率数据，也缺乏具有鲁棒性的方法本文提出的AvatarMe方法，是第一种能够基于单张的野生的图像，重建真实感三维人脸的方法，这里着重注意是真实感渲染，即PBR，和普通的渲染不一样相关工作PCA方法，虽然能够表示重建人脸的最基本的特征，但是在高频的纹理与几何细节上却

理想很丰满，现实很骨感·2022-12-17 09:17

MVSNeRF

MVSNeRF:FastGeneralizableRadianceFieldReconstructionfromMulti-ViewStereo：基于多视图立体的快速可推广辐射场重建（ICCV2021）

川河w·2022-12-17 01:00

Convolutional Recurrent Neural Networks for Dynamic MR Image Reconstruction

用卷积递归神经网络进行动态图像重建CRNN（ConvolutionRecurrentNeuralNetwork）https://arxiv.org/pdf/1507.05717.pdf将特征提取(featureextraction)，序列模型(sequencemodeling)和transcription整合到一个完整的网络，尽管这个网络包含好几种网络架构，但是它可以在一个损失函数下进行训练，从下

weixin_43371383·2022-12-16 23:40

【论文笔记（8）】PaDiM a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization

PaDiMaPatchDistributionModelingFrameworkforAnomalyDetectionandLocalizationAbstractIntroductionRelatedWorkReconstruction-basedmethodsEmbeddingsimilarity-basedmethodsPatchDistributionModelingEmbeddingex

国家二级退堂鼓表演家·2022-12-16 10:57

[论文阅读][深度学习-三维重建]Single-Shot 3D Shape Reconstruction Using Structured Light and CNN

Single-Shot3DShapeReconstructionUsingStructuredLightandDeepConvolutionalNeuralNetworks文章目录Single-Shot3DShapeReconstructionUsingStructuredLightandDeepConvolutionalNeuralNetworksAbstract1

你代码写的像诗·2022-12-15 23:39

[CVPR2019]GANFIT: Generative Adversarial Network Fitting for High Fidelity 3D Face Reconstruction

标题：GANFIT:GenerativeAdversarialNetworkFittingforHighFidelity3DFaceReconstruction链接：https://arxiv.org/

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-15 22:32

GANFIT: Generative Adversarial Network Fitting for High Fidelity 3D Face Reconstruction

1.论文大致介绍论文是基于GAN网络的高精度、基于单张图片的人脸三维重建，重建效果如下图所示我们可以看到人脸的细节还原得特别详细，总而言之，本篇论文的特点如下与传统生成3dmm的颜色系数的方法不同，本文使用GAN网络生成一张高分辨率的人脸UV纹理图，代替3dmm颜色系数来表示人脸的纹理，因此能够还原出很多详细的细节基于设计的GAN网络与可微渲染器（三维的物体渲染成二维图像的时候，其实本质上是进行了

理想很丰满，现实很骨感·2022-12-15 22:25

CVPR_2021_Riggable 3D Face Reconstruction via In-Network Optimization

摘要本文提出了一种基于单目图像的可装配的三维人脸重建方法，该方法联合估计个性化的人脸模型和每幅图像的参数，包括表情、姿态和光照。为了实现这一目标，我们设计了一个嵌入可微网络优化的端到端可训练网络。该网络首先通过神经解码器将人脸识别器参数化为一个紧凑的潜在代码，然后通过可学习优化估计潜在码和每幅图像的参数。网络内优化显式地执行从第一性原理导出的约束，因此比基于回归的方法引入了额外的先验。最后，利用深

Nicholas Sc·2022-12-15 22:49

CVPR_2021_Fast-GANFIT: Generative Adversarial Networkfor High Fidelity 3D Face Reconstruction

摘要在本文中，我们采用了一种完全不同的方法，利用生成对抗网络（GANs）和DCNNs的能力，从单幅图像中重建面部纹理和形状。即利用GANS从一个大规模的三维纹理数据集中训练出一个非常强大的人脸纹理先验。在此基础上，我们利用非线性优化方法对原有的三维可变形模型(3DMMS)拟合进行了研究，找到了能够在新的视角下重建测试图像的最优潜在参数。为了对初始化具有鲁棒性和加速拟合过程，我们提出了一种新的基于自

Nicholas Sc·2022-12-15 22:16

文献翻译：《弱监督学习实现3D人脸重建：从单张图片到图片集》（Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning）

光照模型（IlluminationModel）相机模型（CameraModel）4.用于单图像重建的混合级弱监督方法（Hybrid-levelWeak-supervisionforSingleImageReconstruction

哪咔吗·2022-12-15 19:09

微软三维人脸重建论文总结——《Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning》

原作：https://arxiv.org/abs/1903.08527研究机构：微软研究院写在前面想象一下，通过二维的人脸图片，生成高度还原的三维人脸模型。真是异想天开，可是人工智能要做的不就是实现那些异想天开的事情吗？再想象一下，这种功能能够运用的场景：首先由于我从事的是游戏行业，因此很直接的就是能够生成玩家自定义的三维游戏角色。可以是玩家自己，也可以是玩家喜欢的人，只需要你上传一张高清大头照，

哪咔吗·2022-12-15 19:09

ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法

本文分享ECCV2022论文《REALY:RethinkingtheEvaluationof3DFaceReconstruction》，对3D人脸重建的评

Tom Hardy·2022-12-15 19:05

论文项目复现笔记----Emotion Driven Monocular Face Capture and Animation

OfficialrepositoryaccompanyingaCVPR2022paperEMOCA:EmotionDrivenMonocularFaceCaptureAndAnimation.EMOCAtakesasingleimageofafaceasinputandproducesa3Dreconstruction.EMOC

爱编程的小亮·2022-12-15 16:39

Deep Convolutional Networks on Graph-Structured Data 汉译与理解

Abstract1Introduction2RelatedWork3GeneralizingConvolutionstoGraphs3.1SpectralNetworks3.2PoolingwithHierarchicalGraphClustering4GraphConstruction

随便起个名字问题不大·2022-12-15 12:01

A Hybrid, Dual Domain, Cascade of Convolutional Neural Networks for MR Image Reconstruction

用于核磁共振影像重建的双域混合学习级联卷积网络1.论文信息论文标题：AHybrid,DualDomain,CascadeofConvolutionalNeuralNetworksforMagneticResonanceImageReconstruction

FengF2017·2022-12-15 09:12

BMVC2022 | HR-VQVAE：用于图像重建和生成的基于Hierarchical Residual Learning的VQVAE

原文标题：HierarchicalResidualLearningBasedVectorQuantizedVariationalAutoencoderforImageReconstructionandGeneration

羊飘·2022-12-15 09:44

【论文】RfD-Net: Point Scene Understanding by Semantic Instance Reconstruction

CVPR2021SemanticInstanceReconstruction任务包括恢复场景几何，目标定位和重建。

Tony·2022-12-14 18:12

RGBD三维重建——SeamlessTex运行环境配置（采坑指南）

文章链接：SeamlessTextureOptimizationforRGB-DReconstructionGithub链接：fdp0525/SeamlessTex采坑准备安装ceres1.14，cmake

little vegitable dog·2022-12-14 17:42

论文阅读 | Event-based Video Reconstruction via Potential-assisted Spiking Neural Network

前言：用SNN脉冲神经网络做基于事件相机的图像重建的文章论文地址：【here】代码地址：【here】Event-basedVideoReconstructionviaPotential-assistedSpikingNeuralNetwork

btee·2022-12-14 16:32

MR-GMMapping:基于高斯混合模型的通信高效多机器人映射系统

III.通过高斯混合模型建图（MAPPINGVIAGAUSSIANMIXTUREMODELS）IV.多机器人GMM建图（MULTI-ROBOTGMMMAPPING）A.GMM子地图建立（GMMSubmapConstruction

不懂音乐的欣赏者·2022-12-14 12:46

SpringBoot+CXF发布Webservice时报错：counts of IllegalAnnotationExceptions

为了验证我们自己开发的对接是否正常，因此，自己写了对应的接口来验证，结果发布Webservice的时候报错：Causedby:org.apache.cxf.service.factory.ServiceConstructionException

brucemiao·2022-12-14 09:44

基于深度学习的核磁共振影像重建

基于深度学习的核磁共振影像重建概述：LearningaVariationalNetworkforReconstructiono

程序媛JD·2022-12-14 07:06

matlab 支撑集,基于OMP算法的快速压缩感知图像重构

基于OMP算法的快速压缩感知图像重构[J].云南大学学报(自然科学版),2017,39(2):207-211.MABo-heng,PENGYi.FastcompressedsensingimagereconstructionbasedonOMPalgorithm

VS华·2022-12-14 06:40

Refractive three-dimensional reconstruction for underwater stereo digital image correlation论文代码

在这篇论文中，作者提出了双目相机水下三维重建会产生畸变的解决方法，该方法的最关键一步就是折射界面方程的重建，但是在作者给的源码中却没有该部分的代码。我在折射平面上粘贴圆形标记，然后使用双目相机得到标记点的三维坐标，最后通过RANSAC算法来拟合平面方程。折射平面方程的构建代码能够用来拟合任何平面方程，如果你需要使用双目相机来拟合平面得到平面方程，该部分的代码同样实用。我将在下面给出折射界面方程构建

dy_______·2022-12-14 04:08

推荐频道

construction