[ECCV 2024] This is the official code for the paper "Fast Context-Based Low-Light Image Enhancement via Neural Implicit Representations" computer-visionzero-shotself-supervisedimage-enhancementlow-light-image-enhancementneural-implicit-representations ...
3D scenes can be represented as 3D-structured neural scene representations, i.e., neural implicit representations that map a 3D coordinate to a representation of whatever is at that 3D coordinate. This then requires the formulation of a neural renderer, in particular, a ray-marcher, which perfor...
implicit-representations Star Here are 6 public repositories matching this topic... Language: All zubair-irshad / Awesome-Implicit-NeRF-Robotics Star 1.4k Code Issues Pull requests A comprehensive list of Implicit Representations and NeRF papers relating to Robotics/RL domain, including ...
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...
以下是对Implicit Neural Representations的综述: 1. •隐式表示:与显式表示相对,隐式表示不要求直接定义目标数据的具体形式。通过训练神经网络,它可以从数据中学习表示,无需显式地指定其结构。这使得隐式表示更适用于高维、复杂的数据结构。 •神经网络:隐式神经表示通常依赖于深度神经网络的结构。这些网络可以是...
Gokulnath C, Saravanan U and Rajagopal KR. Repre- sentations for implicit constitutive relations describing non-dissipative response of isotropic materials. Z Angew Math Phys 2017; 68: 129.Gokulnath, C., U. Saravanan, and K. R. Rajagopal (2017). Representations for implicit constitutive ...
L/F指HN和IN的MLP中 layers/feature 维度的数量。结果显示超网络能极大增强字体表示的准确性,第6行跟第1行的训练时间接近,但是性能更弱,最后一行需要第一行1.5倍的时间,但效果更差。但参数也不是越多越好,第3行就比第1行好,因此超网络的架构设计上还有很大的改进空间。 Conclusion dubbed as: 称...为 in...
for surface regularization, by directly encoding the normals. In standard implicit representations, instead, normals can only be obtained through a differentiation step (Guo et al.,2022; Ben-Shabat et al.,2022) or by defaulting to more complex hybrid representations (Sommer et al.,2022; Ma ...
3.1 Periodic Activations for Implicit Neural Representations 我们提出SIREN,一个简单的用于隐神经表征的神经网络结构,其使用sine作为周期激活函数: 在这里, 是网络的第i层,其包含了使用应用于输入 的权重矩阵 和偏差 来定义的仿射转换,后面跟着一个应用于结果向量每个成分的sine非线性层 ...
该方法提出了bidirectional multi-scale Transformer with implicit neural representations,叫做NERD-Rain。 模型架构 该方法采用的方法首先对输入下采样,形成原始,1/2,1/4的由细到粗的三个尺度,分别叫做S3,S2,S1。在更细的尺度使用更深的网络,所以分别使用了3个,2个和1个UNet提取特征。