sa-爱代码爱编程
论文标题: Segment Anything in 3D Gaussians 论文作者: Xu Hu, Yuxi Wang, Lue Fan, Junsong Fan, Junran Peng, Zhen Lei, Q
代码编织梦想
论文标题: Segment Anything in 3D Gaussians 论文作者: Xu Hu, Yuxi Wang, Lue Fan, Junsong Fan, Junran Peng, Zhen Lei, Q
3DGS 其一:3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 1. 预备知识1.1 球谐函数1.2 Splatting1.3
主页:https://ingra14m.github.io/Deformable-Gaussians/ 代码:https://github.com/ingra14m/Deformable-3D-Gaussians 论文:ht
3DGS 其二:Street Gaussians for Modeling Dynamic Urban Scenes 1. 背景介绍1.1 静态场景建模1.2 动态场景建模 2. 算法2.1 背景模型2.
学习 github 上 NeRF 的 pytorch 实现项目(https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch)的一些笔记 1 参数 部分参数配置: 训练参数: 这段代码是在设置
文章目录 1. What:2. Why:3. How:3.1 Real-time rendering3.2 Adaptive Control of Gaussians3.3 Differentiable 3D
Paper: Cen J, Zhou Z, Fang J, et al. Segment anything in 3d with nerfs[J]. Advances in Neural Information Pro
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Wed, 24 Jan 2024 Totally 65 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers
题目:VastGaussian: Vast 3D Gaussians for Large Scene Reconstruction 来源:清华大学;华为诺亚;中国科学院 链接:https://vastgaussian
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Tue, 31 Oct 2023 Totally 165 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers
NeRF(Neural Radiance Fields)是一种用于三维场景重建和渲染的深度学习方法,它利用神经网络来表示场景的连续体积密度和颜色信息。通过从一组稀疏的二维图像中重建高质量的三维场景,并能从任意视角生成逼真的图像,NeRF展现了其在计算机视觉和图形学领域的重要进展。以下是NeRF的核心思想、应用、优点与挑战的概述: 原理 连续体积表示:使
NeRF:Representing Scene as Neural Radiance Fields for View Synthesis 笔记 摘要 实现了一个任意视角视图生成算法:输入稀疏的场景图像,通过优化连续的Vo
题目:SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM 地址:spla-tam.github.io 机构:CMU(卡内基梅隆大学)、MIT(美
之前博客对SplaTAM进行了配置,并对其源码进行解读。 学习笔记之——3D Gaussian SLAM,SplaTAM配置(Linux)与源码解读-CSDN博客SplaTAM全称是《SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM》,是第一个(也是目前唯一一个)开源的用3
SplaTAM全称是《SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM》,是第一个(也是目前唯一一个)开源的用3D Gaussian Splatting(3DGS)来做SLAM的工作。 在下面博客中,已经对3DGS进行了调研与学习。其中也包含了SplaTAM算法的基本介绍。
【2024 目标检测】CascadeV-Det:探究基于点的 3D 目标检测中心点定位的对模型精度影响 摘要:观察:方法:Instance-Aware Voting:Cascade Positive Assig
目录 前言 1、安装python (1)下载地址 (2)添加环境变量 2、安装CUDA 3、安装git (1)下载地址 (2)检查是否安装成功 4、安装visual studio 5、安装COLMAP (1)下载地址 (2)添加环境变量 6、安装ffmpeg (1)下载地址 (2)添加环境变量 (3)检查是否
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Fri, 27 Oct 2023 Totally 93 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers
Nerf作为三维重建的未来,最近引起大为广泛的关注。Nerfstudio 提供了一个简单友好的 API,可以简化创建、训练和测试 NeRF 的端到端过程。该库通过模块化每个组件来支持更可解释的 NeRF 实现。通过更多模块化
文章目录 体渲染 (Volume Rendering)吸收 (absorbing)放射 (emission)外散射 (out-scattering)内散射 (in-scattering) 体渲染方程NeR