AI论文探讨室·A+·第17期 Motion2Fusion: Real-time Volumetric Performance Capture

谷歌《The Relightables: Volumetric Performance Capture of Humans with Realistic Relighting》阅读笔记 Paper link:https://research.google/pubs/pub48573/ 背景 The relightables 是谷歌在2019年推出的一款 阅读详情

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论文链接

摘要

       这是一个360度实时的对非刚性进行三维重建的系统Motion2Fusion。作者主要贡献:(1)提出一个新的非刚性融合系统能够实现高精度立体细节融合,来避免先前的过度平滑和视觉效果;(2)使用机器学习对3D对应区域进行估计来减少跟踪错误来自快速运动造成的结果;(3)一个反向和前向对齐策略能够鲁棒处理拓扑结构改变,但是仍然没有任何假象。在相同的GPU情况下,速度提升了原来了3倍。

系统框架

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Apollo学习笔记7-感知融合 Apollo学习笔记7-感知融合InputOutput Input The perception module inputs are: 128 channel LiDAR data (cyber channel /apollo/sensor/velodyne128) 16 channel LiDAR data (cyber channel /apollo/sensor/lidar_front, lidar_rear_left, lidar_rear_right) Radar data (cyber ch 阅读详情

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