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...
于是,可以考虑使用一个连续函数来表示图像的真实状态,然而我们无从得知这个连续函数的准确形式,因此有人提出用神经网络来逼近这个连续函数,这种表示方法被称为“隐式神经表示“ (Implicit Neural Representation,INR)。 举几个例子,图像、视频、体素,都能用INR来表示,其数学表达如下: 对于图像,INR函数将二维坐标映射到...
1.2 什么是隐式神经表示 隐式神经表示(Implicit Neural Representation,INR)(有时也称为基于坐标的表示)是一种对各种信号进行参数化的新方法。传统的信号表示通常是离散的,而隐式神经表示将信号参数化为一个连续函数,将信号的域映射到该坐标上的属性的值(例如对于图像,就是将像素坐标映射到R,G,B颜色)。 当然,这...
在位姿优化领域，BARF与ViewFormer分别从不同角度利用INR技术提升效率。BARF采用神经辐射场来优化相机位姿，而ViewFormer则利用Transformer解决仅基于少量图像的神经渲染问题。此外，Neural Sparse Voxel Fields与pixelNeRF也分别通过使用特征网格与像素级神经辐射场，进一步探索INR在SLAM应用的可能性。在三维场景重建...
implicit neural representation代码解读在机器学习和深度学习中,隐式神经表示是一种非监督学习方法,用于学习数据的内在结构和模式。这种方法通常使用无监督学习算法来训练神经网络,以学习数据的低维表示。 以下是隐式神经表示的代码解读: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim #...
(neural implicit fields),倾向于生成高质量的整体形状,然而该网络输出关于输入坐标的天然平滑性会导致无法精确建模高频几何信息,例如拐角。 基于上述观察,本文提出一种隐式神经表示(Implicit Neural Representation)方法,可以建模几何细节并且用于合成高质量矢量字体。 综合ref1, ref2,隐式神经表示(Implicit Neural ...
DS-NeRV: Implicit Neural Video Representation with Decomposed Static and Dynamic Codes 论文链接：https://volctracer.com/w/3ontrIHa 论文作者 Hao Yan, Zhihui Ke, Xiaobo Zhou, Tie Qiu, Xidong Shi, Dadong Jiang 内容简介 本文提出了一种名为DS-NeRV的新型视频隐式神经表示方法，该方法通过将视频分解为...
(映维网Nweon 2022年09月22日)Meta日前发布了一个PyTorch3D扩展Implicitron。团队表示,它能够快速创建精确的3D重建,从而大大简化虚拟购物等应用的创建。 1. 这项研究是什么 神经隐式表示(neural implicit representation)方面的迅速进展为增强现实体验开辟了令人兴奋的全新可能。这种计算机视觉技术可以在增强现实中无缝地...
Implicit neural representation (INR) has recently emerged as a promising paradigm for signal representations, which takes coordinates as inputs and generates corresponding signal values. Since these coordinates contain no semantic features, INR fails to take any semantic information into consideration. ...
A concise representation of the treatment plan is of great value in facilitating treatment planning and downstream applications. This work aims to develop an implicit neural representation of 3D dose distribution data. Approach . Instead of storing the dose values at each voxel, in the proposed ...