三维场景风格化视图样式图像样式化点云聚合模块风格化的新视图合成

三维场景风格化的点云聚合模块的直接解决方案

Hung-Yu Tseng1，Saurabh Saini2，Maneesh Singh2，Ming-HsuanYang1，3，41 UC Merced2 Verisk Analytics3 Google Research4延世大学https://hhsinping.github.io/3d_scene_stylization输入视图样式图像样式化的新颖...

狂码三万字 | 三维场景点云理解与重建技术

标签：卷积神经网络 ai 计算机视觉

目录00 引言01 点云特征提取与匹配1.1 传统点云特征提取1.2 点云深度学习1.3 点云卷积1.4 稀疏卷积1.5 点云Transformer1.6 点云旋转不变特征提取1.7 点云匹配02 场景点云语义分割2.1 场景表征与数据集2.1.1 室内场景...

JAVA上百实例源码以及开源项目源代码

标签： java

像坐标控制、旋转矩阵、定时器、生成图像、数据初始化、矩阵乘法、坐标旋转、判断是否是顺时针方向排列、鼠标按下、放开时的动作等，都可在本源码中得以体现。 Java编写的显示器显示模式检测程序 2个目标文件内容...

多视图合成新视图的方法及应用

标签：多视图合成新颖视图合成自学习信心 3D统计理解

多视图到新视图：用自学综合新观点信心孙绍华1许敏英2廖元宏3张宁4约瑟夫....为了合并由两个模块给出的多视图源图像产生的预测，我们引入了一个自学习的置信度聚合机制。我们评估我们的模型从3D对象模型以及真实和合成

多视图描述子学习与匹配的点云配准

标签：点云配准多视图描述子学习与匹配 3D关键点鲁棒匹配

点云配准中多视图描述子的学习与匹配周磊1†[0000−0003−4988−5084]，朱思宇1‡[0000−0003−0293−0044]，罗子欣1†[0000−0001−6946−2826]，沈天伟1†[0000−0002−3290−2258]，张润泽1 <$[0000 - 0001 - ...

NeRF+ViT：少视图语义一致的神经场景合成

标签：语义一致视图合成 DietNeRF 3D场景表示估计多视图一致性学习少镜头视图合成

语义一致的少镜头视图合成加州大学伯克利分校[email protected]马修·坦西克加州大学伯克利分校[email protected]彼得·阿比尔加州大学伯克利分校[email protected]摘要我们提出DietNeRF，一个3D神经场景...

JAVA上百实例源码以及开源项目

标签： java 经典项目源码开源项目

像坐标控制、旋转矩阵、定时器、生成图像、数据初始化、矩阵乘法、坐标旋转、判断是否是顺时针方向排列、鼠标按下、放开时的动作等，都可在本源码中得以体现。 Java编写的显示器显示模式检测程序 2个目标文件内容...

"3D视图合成的新方法

标签：可转换瓶颈网络 3D重建新的视图合成方法多视图监督作品来源

Oliver Woodford2岁，Hao Li134岁，LinjieLuo5岁1南加州大学，2Snap Inc.，3USC ICT，4Pinscreen Inc.，5字节跳动摘要源可转换瓶颈3D重建一种新的视图合成方法我们提出了一种通过卷积神经网络对图像内容进行细粒度3D...

一个基于液体翘曲GAN的统一框架：人体运动模拟、外观转换和新视图合成

标签：人体运动模拟外观转换新视图合成三维人体网格恢复液体翘曲GAN

5904Liquid Warping GAN：一个用于人体运动模拟、外观转换和新视图合成的统一框架刘文1 *朴志新1 *解敏1罗文涵2马琳2高胜华11上海科技大学2腾讯人工智能实验室{liuwen，piaozhx，minjie，gaoshh}@ shanghaitech.edu....

In this paper, we present a method to optimize Gaussian splatting with a limited number of images while avoiding overfitting. Representing a 3D scene by combining numerous Gaussian splats has yielded ...

神经风格迁移的立体图像风格传递

标签：立体对双路径网络视图一致性神经风格迁移

神经立体图像风格传递龚新宇‡HaozhiHuang†Lin Ma†Fumin Shen‡Wei Liu†Tong Zhang†{neoxygong，huanghz08，forest. linma，fumin. shen}@ [email protected]@tongzhang-ml.org†腾讯AI实验...

数据中心 3D 可视化，动环、资产、容量管理一屏搞定

标签： IDC 数据中心数据可视化

通过数据中心 3D 全息视图将数据中心机房内多个分散的监控系统和运维流程归集融合，横向打通数据中心信息管理孤岛，纵向对接上层事务处理与下层实时控制系统，增强各个子系统之间的协同能力。塑造全方位、多层次、...

"新平衡损失减轻任意风格传输问题

标签：新平衡损失经典损失缓解风格化不足缓解过度程式化任意风格传输改进

134新平衡损失经典损失新平衡损耗经典损失缓解风格化不足缓解过度程式化用于改进任意风格传输Jiaxin Cheng*†，Ayush JaiswalCheng，Yue WuCheng，Pradeep NatarajanCheng，Prem NatarajanCheng†USC Information ...

UnrealText：高效合成真实场景文本图像

标签：虚幻世界合成引擎场景文本有效性验证数据集发布

从虚幻世界合成真实场景文本图像卡内基梅隆大学[email protected]姚丛Megvii（Face++）[email protected]图1：演示拟议的UnrealText合成引擎，它实现了照片般逼真的照明条件，找到合适的文本...

【Python百宝箱】图像魔法师：Python数据可视化的艺术之旅

标签：信息可视化 python 开发语言

本文从Ggplot的文法之美到PyQtGraph的实时交互，再到VisPy的高性能可视化，逐一解析Bqplot的交互式魅力和Altair的声明式语法。穿插其中的还有Matplotlib、Plotly、Seaborn、Plotnine和Pyecharts等经典库的补充，为...

像素对齐隐式函数：高分辨率服装人体数字化的端到端学习方法

标签： 2304 PIFu 单视图多视图服装人体数字化

2304PIFu单视图多视图PIFuPIFu：像素对齐隐式函数用于高分辨率服装人体数字化Shunsuke Saito1，2Zeng Huang1，2Ryota Natalia3Shigeo Morishima3 Angjoo Kanazawa4 Hao Li1，2，51南加州大学2南加州大学创意技术3...

二维到三维转换中点云变形的GraphX卷积方法

标签：二维到三维转换点云变形方法李延世大学单幅图像重建点云

8628二维到三维转换中点云变形的GraphX卷积方法李延世大学{adnguyen，csh0772，wooyoa，slee}@ yonsei.ac.kr摘要本文提出了一种新的从单幅静止图像重建物体点云的深度方法。本领域中的现有技术由于低效且昂贵的3D...

点云形状分析中的曲线聚合及其应用

标签：点云形状分析 3D几何形状描述器曲线聚合策略点云分析技术局部特征聚合

在本文中，我们提出了一种新的方法聚合假设曲线在点云。连接点（曲线）的序列最初通过在点云中进行引导行走来分组，然后随后聚合回来以增强它们的逐点特征。我们提供了一个有效的实施建议的聚合策略，包括一个新的...

"基于深度学习的自动化人行横道绘制研究

标签：绘制人行横道激光雷达摄像机图像自动驾驶车辆深度结构化模型

为了这个目标，给定多个Li-DAR扫描和相应的图像，我们将两个输入都投影到地面上以产生场景的自上而下的视图。然后，我们利用卷积神经网络来提取有关人行横道位置的语义线索然后将这些与来自免费可用地图的道路中心...

MATLAB算法实战应用案例精讲-【目标检测】三维点云重建

标签：人工智能深度学习计算机视觉

三维场景理解与重建技术主要包含场景点云特征提取、扫描点云配准与融合、场景理解与语义分割、扫描物体点云补全与细粒度重建等，在处理真实扫描场景时，受到扫描设备、角度、距离以及场景复杂程度的影响，对技术的...

小波变换的风格转移模型：高photorealism和忠实转移风格

标签：小波变换风格转移真实感风格化结果空间失真照片级真实感

9036×基于小波变换...PhotoWCT（d）Ours（WCT2）图1：真实感风格化结果。给定（a）输入对（顶部：内容，底部：风格），（b）WCT的结果[18]，(c) PhotoWCT [19]，以及（d）显示了我们的模型。每个结果都是在没有任

04- Matplotlib数据可视化详解 (数据库)

标签：信息可视化 python

plot绘制网格线: 线型, 颜色, 透明度plt.grid# linestyle: 样式, color: 颜色, alpha: 透明度plt.axis坐标轴范围plt.xlimX轴范围plt.ylimY轴范围plt.xticks# 设置X轴刻度plt.yticks# 设置Y轴刻度plt.title('正弦波'...

基于场景图的图像操作

标签：语义图像操作场景图网络图像生成与操作学习丰富的图像表示目标为生成新的星座

5213基于场景图的[1] Helisa Dhamo1，ZhaoAzade Farshad1，ZhaoIro Laina1，2Nassir Navab1，3 Gregory D.Hager3Federico Tombari1，4ChristianRupprecht21TechnischeUni versit aétMuénchen2Uni versityofOxford3...

"Sat2Vid：卫星图像合成街景全景视频

标签：街景全景视频卫星图像 3D点云时间一致性视频合成

Zuoyue Li1 Zhenqiang Li2 Zhaopeng Cui3* Rongjun Qin4 Marc Pollefeys1,5 Martin R. Oswald1*1ETH Z¨urich 2The University of Tokyo 3Zhejiang ...现有的交叉视图合成方法主要关注图像，而在这种情况下的视频合成尚