CVPR 2023: GANmouflage: 3D Object Nondetection with Texture Fields

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：

1. 伪装类型:

• 自然伪装: 此类别关注受自然界伪装策略启发或直接复制的研究。这包括研究动物的体色、图案和纹理，为人工伪装的设计提供信息，通常以生物学真实性和有效性为目标 (例如，参考文献 [12, 19, 30, 48])。
• 人工伪装: 此类别涵盖对人造和工程伪装技术的研究所。这通常涉及利用机器学习和优化算法等计算方法，以及探索新材料和制造技术以实现隐形或欺骗 (例如，参考文献 [10, 15, 29, 49])。

2. 应用领域:

• 物体伪装: 此类别处理研究集中在隐藏单个物体免遭检测。这可能涉及使物体与周围环境无缝融合，使其看起来像完全不同的东西，或破坏其视觉特征以混淆观察者 (例如，参考文献 [6, 10, 15, 58])。
• 场景伪装: 此类别侧重于研究旨在隐藏整个场景或环境。这可能涉及操纵大区域的视觉外观，创造幻觉或干扰，或采用动态变化来欺骗观察者 (例如，参考文献 [7, 38, 45])。
• 动态伪装: 此类别涵盖对实时或随时间变化的伪装策略的研究。这可能涉及根据环境变化进行调整，响应观察者行为或采用主动机制进行隐藏 (例如，参考文献 [27, 40, 54])。

3. 伪装技术: