Self-supervisedSingle-view3DReconstructionviaSemanticConsistency论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.06473作者：XuetingLi,SifeiLiu,KihwanKim,ShaliniDeMello,VarunJampani,Ming-HsuanYang,andJanKautz发表：ECCV2020链接：https://github.com/NVlabs/UMR笔记参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/464151329Abstract该模型通过收集二维图像和轮廓来预测目标
文章目录前置知识1）几种常见的伪影2）small-baseline与large-baseline3）Epipolarline正文1）引言2）相关工作3）Background:3DGaussianSplatting4）Image-conditioned3DGaussianInference5）实验部分Paper:链接Code:https://github.com/dcharatan/pixelsplatAuthor:MIT,SFU前置知识1）几种常见的伪影\quad①ghostingartifacts：当摄像机运动，或者物体运动时，画面会在物体旧位置留下重影，其实就是残影。\quad②Blurr
我正在使用boost:serialization将数据结构保存到文件中。实际数据是类和子类的指针vector。然而，被序列化的类的构造函数将另一个实例化类Agent作为参数，它是一个控制与模拟API(webots)通信的对象。我在boost::serialization示例中看到，可序列化对象需要一个空的构造函数class(){};用于重建。然而，这对我来说是不切实际的。我如何使用重建但包含与API通信的对象？其中一个可序列化类具有此构造函数:State(Agent&A,ACTION_MODEconst&m);并且我从boost文档中的示例中看到我需要这样的东西:State(){};但
一、论文简述1.第一作者：OlegVoynov2.发表年份：20233.发表期刊：CVPR4.关键词：三维重建、数据集、多传感器5.探索动机：商品硬件越来越多地提供多传感器数据。使用来自不同传感器的数据，特别是RGB-D数据，有可能大大提高3D重建的质量。例如，多视图立体算法从RGB数据生成高质量的3D几何图形，但可能会错过无特征的表面；用深度传感器数据补充RGB图像可以获得更完整的重建。相反，商品深度传感器往往缺乏RGB相机提供的分辨率。6.工作目标：基于学习的技术极大地简化了组合来自多个传感器的数据的挑战性任务。然而，学习方法需要合适的数据进行训练。本数据集旨在补充现有的数据集，最重要的是
3DClothedHumanReconstructionintheWild论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.10053.pdf作者：Moon,Gyeongsik,Nam,Hyeongjin,Shiratori,Takaak发表：CVPR2022链接：https://github.com/hygenie1228/ClothWild_RELEASE单视图人体重建一.概括最近的大多数三维人体重建方法都需要三维扫描来进行训练;因此，它们是在合成数据集上训练的，这些数据集由3D扫描和从扫描中渲染的图像组成。尽管利用这些合成数据集已经取得了重大进展，但它们都无法在野外图像上产
简介官网少样本重建必然导致nerf失败，论文提出使用diffusion模型来解决这一问题。从上图不难看出，论文一步步提升视角数量，逐步与Zip-NeRF对比。实现流程DiffusionModelforNovelViewSynthesis给定一组输入图像xobs={xi}i=1Nx^{obs}=\{x_i\}^N_{i=1}xobs={xi}i=1N以及对应的相机位姿πobs={πi}i=1N\pi^{obs}=\{\pi_i\}^N_{i=1}πobs={πi}i=1N，希望在目标相机位姿π\piπ下，图片x在新试图的分布p(x∣xobs,πobs,π)p(x|x^{obs},\pi^
https://arxiv.org/pdf/2201.04066.pdf 社群检测是网络科学中一个基础而重要的问题，但基于图神经网络的社群检测算法为数不多，其中无监督算法几乎是空白。 本文通过将高阶模块化信息与网络特征融合，首次提出了基于变异图自动编码器重构的社群检测VGAER，并给出了其非概率版本。它们不需要任何先验信息。 我们根据社群检测任务精心设计了相应的输入特征、解码器和下游任务，这些设计简洁、自然、性能良好（在我们的设计下，NMI值提高了59.1%-56.59%）。 基于广泛的数据集和先进方法的一系列实验，VGAER取得了优异的
1.简介在3D人体姿态估计中存在遮挡和模糊问题，使用多相机可能会缓解这些困难，因为不同的视角可以补偿这些遮挡并用于相互一致性。目前的3D人体姿态估计中大多数都是单视角的，有一部分是多视角的，但是他们的方法依赖于相机之间的相对位置，这要用到相机的外参。对于相机内参的缺乏，一些方法可以尝试去估计内参，但是估计的值肯定会不准确。 作者的工作引入了一个不需要外部参数的多视角运动重建，此工作建立在一个新的概念之上，使用众所周知的关节旋转和骨长。此工作依赖于一个关键的见解，即对于所有视角而言，关节旋转和骨长是确定的，也就是说，骨架部分的3D角度与相机位置是没有关系的，此时预测的是运动信息，而
本文主要集中于图片到三维重建的算法模型，其中包含人体重建，人脸重建等1.三维人体重建1.1.2015_SMPL:ASkinnedMulti-PersonLinearModel论文地址：SMPL2015.pdf(mpg.de)代码地址：CalciferZh/SMPL:NumPy,TensorFlowandPyTorchimplementationofhumanbodySMPLmodelandinfantbodySMILmodel.(github.com)gulvarol/smplpytorch:SMPLbodymodellayerforPyTorch(github.com)autocyz/smp
BundleSDF:Neural6-DoFTrackingand3DReconstructionofUnknownObjects文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1粗略姿态初始化3.2.内存池3.3.在线姿势图优化3.4.神经对象领域4.实验4.1.数据集4.2.指标4.3基线4.4.HO3D的比较结果4.5.YCBInEOAT的比较结果4.6BEHAVE的比较结果4.7.消融研究5.结论附录A.实施细节B.计算时间C.衡量标准D.详细结果E.稳健性分析F.限制和故障模式文章概括作者：BowenWen,JonathanTremblay,ValtsBlukis,StephenTyree
