iMAP: Implicit mapping and positioning in real-time, ICCV2021 NICE-SLAM: Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM,CVPR2022 INR+语义 In-Place Scene Labelling and Understanding with Implicit Scene Representation, ICCV 2021 Decomposing 3D Scenes into Objects via Unsupervised Volume Segmentation, arxiv 2...
于是,可以考虑使用一个连续函数来表示图像的真实状态,然而我们无从得知这个连续函数的准确形式,因此有人提出用神经网络来逼近这个连续函数,这种表示方法被称为“隐式神经表示“ (Implicit Neural Representation,INR)。 举几个例子,图像、视频、体素,都能用INR来表示,其数学表达如下: 对于图像,INR函数将二维坐标映射到...
神经隐式表示（INR）概念旨在通过连续函数描绘图像或三维体素，并通过神经网络逼近该函数，其优势在于能方便插值任意位置的占据情况或任意视角的相机观测。典型工作包括DeepSDF、Occupancy Networks与NERF。本文将聚焦INR与SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的关联，涵盖位姿优化、三维场景重建与语义地图...
1.2 什么是隐式神经表示 隐式神经表示(Implicit Neural Representation,INR)(有时也称为基于坐标的表示)是一种对各种信号进行参数化的新方法。传统的信号表示通常是离散的,而隐式神经表示将信号参数化为一个连续函数,将信号的域映射到该坐标上的属性的值(例如对于图像,就是将像素坐标映射到R,G,B颜色)。 当然,这...
CVPR 2021 (Oral):Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function introduction引用自 晏轶超:Implicit Neural Representation 隐式神经表示309 赞同 · 18 评论文章 Introduction 以图像为例,其最常见的表示方式为二维空间上的离散像素点。但是,在真实世界中,我们看到的世界可以认为是连续的...