CSIG-3DV 知乎影响力 获得114 次赞同 · 14 次喜欢 · 243 次收藏 已更内容 · 30 CSIG 3DV专委会 [成果速览] — 无监督3D形状生成和结构编辑[SIGGRAPH 2021] 无监督的生成模型在2D图像和自然语言的研究中都取得了很好的性能。尤其是借助于GAN的的广泛研究,像StyleGAN,BigGAN生成的图像几近于以假乱真。但...
第四届中国三维视觉大会(China3DV) 活动信息:4月11-13日,北京 活动简介:China3DV 2025由中国图象图形学学会三维视觉专委会承办,是国内三维视觉领域最高规格的学术研讨盛会,预计参会人数将超过上届1500人规模,大会所有报告将采用Single Track模式。China3DV...
第四届中国三维视觉大会(China3DV 2025)由中国图象图形学学会(CSIG)主办,CSIG三维视觉专委会承办,是国内三维视觉领域最高规格的学术研讨盛会,大会将于2025年4月11-13日在北京国际饭店会议中心举办,预计参会人数将超过上届1500人规模,大会所有报告将采用Single Track模式。 本...
三维视觉(3DV)专委会定位于推动三维视觉理论、技术与应用的发展,探讨人工智能时代三维视觉的新理论和新技术,通过融合计算机视觉、图形学、大数据以及机器人技术的最新进展,推动三维视觉理论和方法体系的构建和发展、提高三维视觉算法及系统的易用性及效率、加快三维视觉技术的实用化和产业落地。专委会积极建立常态化的学术...
CLNet是一种在ICCV 2021上发表的基于一致性学习的渐进式匹配筛选方法，旨在解决关键点匹配中的错误匹配和类别不平衡问题。以下是关于CLNet的详细成果速览：创新点：CLNet通过采用基于一致性学习的渐进式筛选策略，从初始匹配集中逐步剔除错误匹配，以获得置信度更高的匹配子集。核心方法：设计了一个动态图...
以自动驾驶为例，训练模型在不同国家的道路场景下性能表现差异巨大。域适应是有效应对此类挑战的方法，特别是考虑到标注三维点云数据的时间和成本。多模态数据集的兴起使得利用同步采集的二维图像为三维语义分割提供了可能性，但如何高效地利用多模态数据实现域适应成为亟待解决的问题。为解决这一难题，本文...
第三届中国三维视觉大会(China3DV 2024)由中国图象图形学学会(CSIG)主办,CSIG三维视觉专委会承办,哈尔滨工业大学(深圳)协办,将于2024年4月19-21日在深圳线下召开,诚邀您的参与。大会注册即将开启,敬请期待!详情>>> 【ChinaMM 2024】2024年中国多媒体大会将在银川举办!一键了解征稿信息 ...
哔哩哔哩CSIG-3DV的个人动态,在这里可以看到CSIG-3DV动态分享、视频投稿的完整记录,了解CSIG-3DV的活动轨迹。
CSIG 3DV专委会迅速壮大!成功增选第一届常委会!在专委会同仁们的共同努力之下,特别是厦门大学王程教授带领的70多位老师学生志愿者的专业组织下,首届China3DV圆满收官!说干货满满一点都不过分!企业赞助与...
CLNet的核心在于设计了一个动态图构建方法，从局部到全局，通过图卷积计算一致性，以此评估匹配的可靠性。这种方法在直线拟合、相机姿态估计和图像检索定位任务中表现出色，显著提升了性能。不同于传统方法，CLNet在高噪声或外点率环境下更具鲁棒性。该研究将匹配过程分解为多个“修剪”模块，每个模块通过...