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
Title:H4D:Human4DModelingbyLearningNeuralCompositionalRepresentationAuthor:1FudanUniversity2GoogleAbstract:点云序列输入，利用参数模型重建。PaperTitle:PINA:LearningaPersonalizedImplicitNeuralAvatarfromaSingleRGB-DVideoSequenceAuthor:1ETHZürich,2UniversityofTübingen,3MaxPlanckInstituteforIntelligentSystems,TübingenAb
论文连接CORE:CooperativeReconstructionforMulti-AgentPerception0.摘要本文提出了CORE，一种概念简单、有效且通信高效的多智能体协作感知模型。从合作重建的新颖角度解决了该任务：合作主体共同提供对环境的更全面的观察整体观察可以作为有价值的监督，明确指导模型学习如何基于协作重建理想的观察CORE利用三个组件实现：每个代理共享的压缩器，用于创建更紧凑的特征表示以实现高效广播用于跨代理消息聚合的轻量级细心协作组件基于聚合特征表示重建观察的重建模块CORE模型在OPV2V数据集上进行验证，包括3D对象检测和语义分割两个任务。1.简介感知——识别和解释
Neuralangelo：高保真神经表面重建公众号：AI知识物语；B站暂定；知乎同名视频入门介绍可以参考B站——CVPR2023最新工作！Neuralangelo：高保真Nerf表面重建https://www.bilibili.com/video/BV1Ju411W7FL/spm_id_from=333.337.searchcard.all.click&vd_source=03387e75fde3d924cb207c0c18ffa567图1所示。本文提出Neuralangelo，一种用神经体渲染从RGB图像中进行高保真3D表面重建的框架，即使没有分割或深度等辅助数据。图中显示的是一个提取的法院
RethinkingPointCloudRegistrationasMaskingandReconstruction2023ICCV*GuangyanChen,MeilingWang,LiYuan,YiYang,YufengYue*;ProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2023,pp.17717-17727paper:RethinkingPointCloudRegistrationasMaskingandReconstruction(thecvf.com)code:CGuangyan-BIT
摘要我们提出了PAniC-3D系统，可以直接从插画(肖像)中重建具有风格化的3D角色头部。我们的动漫风格领域对于单视角重建提出了独特的挑战；与人类头部的自然图像相比，角色肖像插画具有更复杂和多样化的头发和配件几何形状，并且使用非真实感轮廓线进行着色。此外，缺乏适合训练和评估这个模糊的风格化重建任务的3D模型和肖像插画数据。面对这些挑战，我们提出的PAniC-3D架构通过线条填充模型跨越插画到3D领域的差距，并使用体积辐射场来表示复杂的几何形状。我们使用两个新的大型数据集（11.2kVroid3D模型，1kVtuber肖像插画）来训练我们的系统，并在新的AnimeRecon基准测试中进行评估。P
pygplates专栏——Reconstrucfeatures——reconstructregularfeaturesReconstructregularfeatures导出重构特征到文件示例代码详解计算重建距离示例代码详解Reconstructregularfeatures这个例子展示了几个不同的场景，涉及到重建地质时代的常见特征。导出重构特征到文件在这个例子中，我们重建常规特征并将结果导出到Shapefile。示例代码importpygplates#加载板块运动模型rotation_model=pygplates.RotationModel("Muller2019-Young2019-Ca
摘要：比较近3年，6篇顶会3d-face-reconstruction重建效果。1:Deep3D**发表时间:**2020成就：1）在REALY和REALY(side-view)两个Benchmark上取得State-of-the-art。2）官方github上成绩：3DMM：基模：BFM2009论文侧重使用场景：正脸，无遮挡，自然光场景。训练过程：训练集：CelebA,300W-LP,I-JBA,LFW和LS3D数据集。大概26W左右。图片对齐后resize到224*224作为输入。（1）采用弱监督学习的方法，使用较重网络（R-Net，后面接全连接层，回归239个系数）训练回归模型，回归3D
文章目录RelatedWorks方法RenderingProcedure场景表示SceneRepresentation渲染Rendering权重函数weightfunctionDiscretizationTraining分层采样HierarchicalSampling实现细节实验AblationstudyThinstructures近来非常火热的NeuralImplicitFunction：VolumeRenderingbased:NeRF结合poissonsurfacereconstruction(insufficientsurfaceconstraints)SurfaceRendering
Citations：F.Wimbauer,N.Yang,L.vonStumberg,etal.MonoRec:Semi-SupervisedDenseReconstructioninDynamicEnvironmentsfromaSingleMovingCamera[C].2021IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).Nashville,TN,USA.2021:6108-6118.Keywords：Training,Costs,Three-dimensionaldisplays,Volumemeasureme
