多尺度Transformer架构:作者提出了一种双向多尺度Transformer架构,通过在不同尺度上构建不等的Transformer分支,结合隐式神经表示(INR),有效探索和利用多尺度雨纹信息,生成高质量的去雨结果。 隐式神经表示(INR):作者引入了隐式神经表示,通过学习常见雨退化特征,使模型能够更好地去除复杂和随机雨纹,增强模型在复杂场景
第二种方法转向了隐式神经表示，如Multi-Implicit方法。这类方法通过神经网络学习字形的隐式表示，通常是符号距离场（SDF）。SDF在每个空间点上定义了该点到最近字形边界的距离，正值表示点在外部，负值表示在内部。这种表示方法自然而连贯，能产生整体质量较高的字形。但隐式表示也有其致命弱点——难以准确表达高频几何...
隐式神经表示(Implicit Neural Representation,INR)近年来在处理复杂的高维数据任务中显示出强大的潜力。这种方法通过神经网络将坐标输入转换为相应的属性,使其在计算机图形、计算机视觉、逆问题和信号表示等多个领域取得了显著的进展。然而,现有INR在捕捉高频信息、多样信号类型和处理逆问题方面存在局限性。 本研究提出SL2...
关键词:continuous space-time super-resolution、隐式神经表示 关键次解析: continuous space-time super-resolution:时空视频超分辨率(STVSR)方法是为了在给定低分辨率和低帧速率视频作为输入的情况下同时提高空间分辨率和帧速率而开发的。连续的视频表示,而不是固定尺度的超分辨率,它允许同时以任意帧速率和空间分辨率对...
隐式神经表示(Implicit Neural Representations,INRs) 1 简介1.1 传统的隐式表示1.1.1 代数表示1.1.2 函数表示1.1.3 水平集表示(level set) 1.2 什么是隐式神经表示1.3 隐式神经表示的优缺点1.3.1 优点1.3.2 缺点 2 应用2.1 超分辨率2.2 新视角合成2.3 三维重建 3 隐式神经表示的结构及改进3.1 隐式神经表示...
基于多视图几何理论与深度学习方法相融合的思想,本文提出了一系列面向动态人体建模与渲染的隐式神经表示方法,致力于解决稀疏视角建模、可驱动人体模型、几何表面重建、实时渲染这四个人体建模领域的关键问题,实现了从稀疏视角视频中创建具有高质量的...
1.定义隐式神经表示为在连续函数空间中对几何对象的函数级表示。 2.这种表示通过将对象表示为连续的潜在函数或神经网络来捕捉对象的几何形状。 3.与显式表示相比,它提供了对形状的更灵活、更细致的建模,允许复杂形状的生成。 隐式神经表示的应用 1.几何体建模:利用隐式神经表示生成逼真的3D模型,具有复杂的形状和...
最近的方法已经将神经隐式表示引入到SLAM中。最典型的例子就是神经辐射场(NeRF),它将场景颜色和体素密度编码到神经网络的权重中,直接从数据中学习场景细节的高频信息,极大地增强了建图的平滑性和连续性。结合基于体积表示的渲染方法,通过训练,NeRF可以重新合成输入图像,并推广到相邻未见的视点。但是,这些神经SLAM算法是...
1.隐式神经表示技术概述 隐式神经表示(INR)是近年来兴起的一种革命性数据表征范式,它通过神经网络将数据编码为连续函数而非传统的离散采样。这种表示方法的核心思想源自通用近似定理——给定合适的权重,神经网络可以用简单的架构逼近非常复杂的函数。在3D场景处理领域,INR将空间坐标(x,y,z)映射到该位置的属性(如颜色...