原文链接:CVPR'24 | 谷歌新作!仅需3张图片实现高质量三维重建! 1. 论文信息 标题:ReconFusion: 3D Reconstruction with Diffusion Priors 作者:Rundi Wu, Ben Mildenhall, Philipp Henzler, Keunhong Park, Ruiqi Gao, Daniel Watson, Pratul P. Srinivasan, Dor Verbin, Jonathan T. Barron, Ben Poole, Alek...
原文链接:CVPR'24开源 | 无惧遮挡!Meta发布清晰、通用、实时的光流估计! 由于标注成本高昂,近期的许多工作都集中在无监督训练的光流上。无监督光流网络不依赖于地面真实标签,而是依靠两个关键原则来定义损失。首先,亮度恒定假设跨帧对应的点应该保持相似的局部外观。其次,光流场应该在空间上平滑。然而,这些假设在遮挡...
神经场是基于坐标的网络，表示一个场，实质上是一种连续参数化，代表一个物体或场景的物理量。神经场在计算机视觉和其他研究领域的各种任务中显示出了显著的成功，其典型应用如下图所示：神经场有多种不同的模型类型，作者的研究主要针对其中的网格模型（grid-based models）展开。网格模型在参数化和功能上与传统的神...
CVPR’24自动驾驶国际挑战赛成绩盘点 CVPR 2024自动驾驶国际挑战赛(Self Grand Chanllenge)获奖名单出炉。纵观名单，有三点值得关注。首先是，中国团队大丰收。本届挑战赛共设置7个赛道，中国团队在5个赛道夺得冠军，赢得了5项创新奖：特别是占用网络和运动预测组(Occupancy And Flow)，前十名被中国团队包揽。其次，还...
深入解读CVPR’24 大规模端到端驾驶挑战赛冠军方案 Hydra-MDP 导读：9月10日，由智猩猩联合 NVIDIA 策划推出的「智猩猩公开课 NVIDIA 端到端自动驾驶专场」顺利完结。NVIDIA 自动驾驶团队深度学习和计算机视觉方向的李臻欣以《探索端到端自动驾驶规划新范式》为主题进行了直播讲解。本次公开课聚焦 NVIDIA 研究团队今年...
CVPR’24官方已开始征集CV4MR（CV for MIXED REALITY）研讨会的作品了，目标领域包括实时视图合成/深度估计/3D捕获与重建/SLAM/场景理解/等等。截止日期3月15日，合适的朋友赶紧冲吧。好了最后，我们也期待一波后续的颁奖，看看今年的最佳论文花落谁家～参考链接：[1]https://twitter.com/CVPR[2]https://twitter...
来自中国人大、度小满等团队提出了一种全新的自动文本提示优化方法——动态提示自动编辑（Prompt Auto-Editing，PAE）。它考虑了文本提示中的每个词在扩散生成过程的权重和注入时间步。最终在多个公开数据集上进行了实验验证，包括Lexica.art、DiffusionDB和COCO。PAE方法不仅提高了图像的美学质量，还确保了图像与文本描述的...
从无关数据中学习有用知识 具体来说，团队提出了一种称为多模态通路（Multimodal Pathway）的新框架。该框架允许Transformer模型在处理特定模态的数据时，同时利用其他模态中的无关数据进行训练，从而在不增加额外推理成本的前提下显著提升模型性能。多模态通路的核心技术是跨模态重参数化（Cross-Modal Re-parameterization...
他的研究成果对视觉识别、自动驾驶、和人机交互等应用产生了深远影响，是该领域极具影响力的科学家之一。CVPR’24论文链接:https://arxiv.org/abs/2309.05950 论文代码:https://github.com/shihongl1998/LLM-as-a-blackbox-optimizer 项目网站：https://llm-can-optimize-vlm.github.io ...
尽管传统的全监督学习模型在特定类别的识别上表现出色,但这些模型通常只限于识别这些预定义的类别。这就意味着,每当需要识别新的对象类别时,就必须收集大量的3D场景数据并进行详细标注,这一过程不仅耗时耗力,还极大限制了全监督模型在真实世界中的应用广度和灵活性。