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最新推荐文章于 2023-11-07 17:02:46 发布
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隐函数三维重建

Implicit Functions in Feature Space for 3D Shape Reconstruction and Completion

Dynamic Neural Radiance Fields for Monocular 4D Facial Avatar Reconstruction

Neural Body: Implicit Neural Representations with Structured Latent Codes for Novel View Synthesis of Dynamic Humans

pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images

D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes

更多《计算机视觉与图形学》知识，可关注下方公众号：

CVPR和其他2024顶会论文阅读（资源整理【1】）
cnjs1994的博客
12-05 1850
总结了一些今年视觉方向的顶会论文，后续会继续完善！
paper reading
steph_curry的博客
03-15 257
CVPR 2020 Implicit Functions in Feature Space for 3D Shape Reconstruction and Completion The Virtual Tailor: Predicting Clothing in 3D as a Function of Human Pose, Shape and Garment Style
【论文目录】人体表面细节重建相关论文(自用)
灯里的团子火箭炮
09-16 1801
【论文总结】人体表面细节重建相关论文 主要以单目RGB重建为主，包含部分相关的姿态估计方法。 目录【论文总结】人体表面细节重建相关论文多张图、视频序列2020年PeelNet: Textured 3D reconstruction of human body using single view RGB image2019年PIFu: Pixel-Aligned Implicit Function ...
[CVPR2021]pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images
wrk226的博客
04-06 3463
本文是针对NeRF的优化，NeRF中往往需要同一个场景中非常多的图片才能很好地生成新的视角，而pixelNeRF就提出了一种方式来让模型在仅有几张甚至一张图的情况下也能生成新视角。 文中提出，NeRF之所以无法在一张图基础上生成新视角的原因是没有先验信息。因此本文预先通过resnet对输入图片提取了基于每个像素的信息，然后在生成新视角时通过查询对应像素上的信息从而获得先验，辅助NeRF生成新视角的图像。 上图就是在网络仅有一张图片作为输入时网络的运行流程，最中间绿色的那个f其实就是NeRF，因此与N
pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images 翻译笔记
ysh的博客
05-06 2976
目录 Abstract 1. Introduction 2.相关工作对比 3.NeRF限制 4.Image-conditioned NeRF 4.1Single-Image pixelNeRF 4.2Incorporating Multiple Views 合并多个视图 5.Experiments Implementation Details 5.1. ShapeNet Benchmarks 5.1.1 Category-specifific View Synthesis Benc
(shorthand) pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images
页页读
07-04 571
支持a sparse set of views，甚至支持仅仅一个view，也可以进行novel view synthesis。在NeRF的基础上加上了2D view image features. 加上这个可以学习scene的先验信息。这样做的好处：一，泛化性好；二，收敛快。 除了加上image feature 外，nerf部分也做了改变，在网络一开始的位置就将direction一并输入，因为作者认为multi-view case，view .........
Relation-Aware Global Attention for Person Re-identification论文阅读整理
qq_34124009的博客
09-10 3123
Relation-Aware Global Attention for Person Re-identification论文阅读整理AbstractIntroductionRelation-Aware Global AttentionFormulation and Main IdeaSpatial Relation-Aware Global Attention Abstract 这是2020年CVPR行人重识别领域的一篇文章，提出了一个有效的关系感知全局注意（RGA）模块，它捕获全局结构信息，以更好地进行注
显著性检测论文阅读整理
sheng4204的博客
06-25 4038
1. Visual Saliency Based on Multiscale Deep Features 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1503.08663.pdf 翻译：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40740160/article/details/89005994 题目：基于多尺度深度特征的视觉显著性 作者：Guanbin Li，Yi...
计算机视觉领域相关论文的阅读笔记整理
最新发布
08-21
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何使...希望通过对这些论文的阅读和整理，我们不仅能够掌握计算机视觉领域的前沿技术，还能够激发创新思维，为未来计算机视觉技术的进一步发展贡献自己的力量。
Zotero安装程序-亲测好用的论文整理+阅读软件
03-13
论文条目简洁整理，安装完即可使用，并可网上搜索“zetro PDF translate”下载翻译插件，实现论文划词、划句翻译。
cvpr2020 人脸检测与识别_CVPR2020| 最新CVPR2020论文抢先看，附全部下载链接
weixin_39568597的博客
12-19 557
CVPR 2020目标检测Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.02424代码：https://github.com/sfzhang15/ATSSFew-Shot Ob...
3D物体识别相关
LDC1314?
12-19 1万+
  前言:      在物体识别或者是三维研究领域,我们知道RGB中包含了纹理、颜色和表观信息,而RGB信息对于光照等因素的鲁棒性不好,深度信息或者说是有关空间三维的信息来说,它能够对于光照等因素有较好的鲁棒性.因此三维物体相关研究也十分火热.它主要分为以下几个部分多视图图像、体积的、点云、多边形网格、本原来进行相关研究. 内容1: 此部分是根据另个人总结拿过来用的,总结的很好.链接地址[1...
大合集！CVPR2020论文分方向整理: 目标检测/图像分割/姿态估计等，附打包下载（持续更新）
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极市平台的技术博客
03-11 4万+
CVPR2020在2月24日公布了所有接受论文ID，相关报道：1470篇！CVPR2020结果出炉，你中了吗？（附部分论文链接/开源代码/解读）。自论文ID公布以来，许多开发者都分享了自己的优秀工作。 从论文ID公布以来，极市一直在对CVPR进行实时跟进，本文是对80篇CVPR2020论文整理和分类，均有论文链接，部分含开源代码，涵盖的方向有：目标检测、目标跟踪、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维...
2020人体细节重建相关论文
灯里的团子火箭炮
05-27 1010
Deep Local Shapes: Learning Local SDF Priors for Detailed 3D Reconstruction （TSDF） Learning to Transfer Texture from Clothing Images to 3D Humans （衣服） https://github.com/aymenmir1/pix2surf PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resol
3D【11】人脸重建：Disentangling Features in 3D Face Shapes for Joint Face Reconstruction and Recognition
DCD_LIN的博客
04-04 1792
这篇文章的思想跟Multilinear Autoencoder for 3D Face Model Learning 本质上是完全一样的。将人脸重建看成是一个线性问题，然后求解线性系数和特征向量。而且训练方法也是一样的。分两步：1、预训练encoder；2、预训练decoder；3、训练整个模型。 两篇文章的区别是：该论文用的是3DMM的理论，而上面我提到的那篇用的是高阶SVD张量分解理论。 ...
2021-2023神经辐射场（NeRF）118篇顶会论文合集（已分类整理）
学姐带你玩AI的博客
11-07 2978
有没有发现最近神经辐射场相关话题又有点爆了？其实NeRF一直都挺火的，相关论文在Google Scholar上引用量已经超过6000次，每年顶级视觉会议如CVPR、ICCV、ECCV等都有大量关于神经辐射场的高质量工作被接受。许多科研机构和公司比如微软、Facebook、谷歌等都在研究神经辐射场的不同应用，有的已经将其应用于产品中，如捕捉人体动作等。今年有关NeRF的最新研究也有不少了，上次和你们简单分享了17篇，。这次我爆肝整理了论文资料已经帮大家做了分类，需要的同学看文末打包领走。
【NeRF】背景、改进、应用与发展
Joselynzhao
05-24 1万+
推荐阅读： Neural Fields in Visual Computing and Beyond[1] State of the art on neural rendering[2] NeRF Explosion 2020 awesome-NeRF 主要参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/512538748 GIRAFFE[12]再次凭借隐式表示中的物体编辑和组合获得CVPR2021年的best paper 。 1 背景 3D场景表征可分别为： 显式 （explic
NeRF-SR: High-Quality Neural Radiance Fields using Super-Sampling论文翻译
ysh的博客
04-14 3284
使用超采样的高质量神经辐射场 Abstract 我们提出了NeRF-SR，一种高分辨率(HR)新视图合成的解决方案，主要采用低分辨率(LR)输入。我们的方法是建立在神经辐射场(NeRF)[33]的基础上的，该[33]通过多层感知器预测每一个点的密度和颜色。在生成任意尺度的图像时，NeRF正在努力处理超出观测图像的分辨率。我们的关键见解是，NeRF有一个局部先验，这意味着一个三维点的预测可以在附近的区域传播，并保持准确。我们首先利用一种超采样策略，在每个图像像素上拍摄多条光线，从而在亚像素水平上施加多视图
姿态估计之3D 人体姿态估计 - A curated list of related resources for 3d human reconstruction.【转】
light169的专栏
06-17 4591
转自【GitHub - Hi-MrChen/3d-human-reconstruction】A curated list of related resources for 3d human reconstruction
论文阅读与笔记整理秘籍
1. 学术阅读与笔记记录：这是进行学术研究的基本技能，涉及到如何高效地阅读学术论文和书籍，并从中提炼关键信息进行笔记整理。 2. 笔记管理与分类：掌握有效的笔记管理方法和分类技巧，有助于提高检索效率和学术...
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