因此,他们可以进一步预测每个像素的高斯分布,并使用深度沿像素射线将它们反投影到 3D 以进行场景重建。所有这些方法的共同特点是使用基于像素的高斯表征。 虽然利用基于像素高斯表征的工作取得了巨大的成功,但它们对输入视图之间存在大量重叠提出了强有力的假设。这意味着必须捕捉围绕场景的输入视图图像。否则,由于尺度模糊...
高斯光束的表征方法需通过多个关键参数描述其空间特性: 1. **束腰半径(ω₀)**:光束最窄处的半径,决定能量集中程度。 2. **瑞利长度(Z₀)**:束腰到光斑半径增大至√2倍的距离,反映光束准直范围。 3. **发散角(θ)**:远场光束扩散的角度,与束腰半径成反比。 4. **q参数**:复参数,包含曲率半径和...
通常,它们在网络中采用类似于基于 NeRF 的方法的 3D 先验(例如,极线 [13]、成本体 [14, 21] 和多视图交叉注意 [16, 18, 22]),并使用基于像素的高斯表征来预测沿射线的逐像素高斯分布,以便进行重建。然而,这种基于像素的表征依赖于大的跨视图重叠来预测深度,并且受到目标遮挡和截锥体截断的影响,因此仅适用于...
一、Uni-Gaussians框架的核心技术原理 统一高斯表征与动态场景建模 Uni-Gaussians采用 高斯基元(Gaussian primitives) 对动态驾驶场景进行统一建模,将静态背景(如道路、建筑)与动态实体(如车辆、行人)通过 动态高斯场景图(Gaussian scene graph) 区分。这一表征方式避免了传统方法中静态与动态元素分离处理的复杂性,同时...
受单目视频是动态 3D 世界投影的启发,我们探索通过时空高斯基元的连续流动以其内在 3D 形式表示视频。在本文中,我们提出了 NutWorld,这是一个新颖的框架,可在单次前向传播中将单目视频高效转换为动态 3D 高斯表示。NutWorld 的核心是引入了一种结构化的时空对齐高斯 (STAG) 表示,能够在有效深度和流正则化的情况...
百度试题 题目高斯光束的表征方法有哪些?相关知识点: 试题来源: 解析 表征方法 A.用束腰半径(或共焦参数)及束腰位置表征高斯光束; B.用光斑半径及等相位面曲率半径表征高斯光束。 反馈 收藏
答:(1)表征方法(p71-72):a)用束腰半径(或共焦参数)及束腰位置表征高斯光束;b)用光斑半径及等相位面曲率半径表征高斯光束;c)用参数表征高斯光束。 (2) 参数(p72):其定义为 (3)高斯光束参数的变换规律:当高斯光束在自由空间或通过光学系统时,参数满足,称其为高斯光束的,其中为光学系统的光线变换矩阵的4个矩...
高斯表征是一种常用的图像特征表示方法,它通过将图像分解成一系列的高斯金字塔来表示图像。在目标检测中,一般采用的方法是将目标的特征点与高斯金字塔中的特征点进行匹配,从而实现目标的检测。这种方法可以有效地解决目标在图像中的空间尺度变化问题。 四、基于特征对齐和高斯表征的视觉有向目标检测方法 基于特征对齐和高...
西湖大学和浙大的工作,利用3DGS的统一表征,结合扩散模型打通自动驾驶场景的多模态生成。近期生成+重建的算法越来越多,这说明单重建或者单生成可能都没有办法很好的cover闭环仿真,所以现在的工作尝试两者结合,这块应该也是后面闭环仿真落地的方向。 先前采用基于像素的高斯表示的工作已经证明了前馈稀疏视图重建的有效性。然而...
图3展示了本文所提出的方法在DOTA-v1.0数据集上的不同场景的检测可视化,包括大长宽比、密集排列和任意方向等案例。 图3 本文所提出的方法在DOTA-v1.0数据集上的不同场景的检测可视化效果 文章信息 杨学, 严骏驰. 基于特征对齐和高斯表征的视觉有向目标检测. 中国科学: 信息科学, doi: 10.1360/SSI-2022-0410...