这个理论的基础是以下情况很少出现:人在建筑物内部。(紧支集相交部分很少)。 此外还学了一个对于颜色的不确定度(参考What uncertainties do we need in bayesian deep learning for computer vision)本文假设观察到的像素强度具有固有的噪声(任意的),进一步说,这种噪声是输入相关的(异方差的)。用一个各向同性的正态...
出自文献:Martin-Brualla R, Radwan N, Sajjadi M S M, et al. Nerf in the wild: Neural radiance fields for unconstrained photo collections[J]. arXiv preprint arXiv:2008.02268, 2020. 摘要 我们提出一种学习方法,用于合成复杂场景的新视图,并且使用的是非结构化的 in-the-wild 照片集。 我们的工作...
该模型是之前大火的神经辐射场,仅使用非结构化的in-the-wild图片集合就可以在变化的场景和存在遮挡的情况下重构出非常具有真实感的精确重构,神经辐射场(NeRF)应运而生。 in-the-wild数据集指的是数据来源于开放的场景,也就是意味着是从自然场景下获取的数据,而不是在固定实验条件下得到的数据。 图1. NeRF: Re...
NeRF 是在 2020 年由来自加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出,其能够将 2D 图像转 3D 模型,可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。之后又出现了改进版模型 NeRF-W(NeRF in the Wild),可以适应充满光线变化以及遮挡的户外环境。 然而,NeRF 的效果是非常消耗算力的:例如每帧图...
4. NeRF in the Wild 类似于NeRF,作者实现的NeRF-W从没有限制的图片集 {Ii}i=1N 中学习一个体密度表示 Fθ。NeRF有两个很重要的假设,不同图片之间的光强一致性以及静态的场景。而对于网络上的图片,往往都无法满足这样的条件。 光度变化:在户外摄影,一天中所处的时间以及当时的气象条件都会影响图像光度的变化...
NeRF 是在 2020 年由来自加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出,其能够将 2D 图像转 3D 模型,可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。之后又出现了改进版模型 NeRF-W(NeRF in the Wild),可以适应...
另一方面，In-the-wild 的单视角数据则让 HeadNeRF 在训练过程中感知更多的身份、表情以及渲染风格类别，从而有效增强其表示、泛化能力。如下图所示，单视角数据集的引入有效提升了 HeadNeRF 的拟合能力，多人多表情多视角 (多光照) 数据集提供的相关先验则使 HeadNeRF 可以进一步解耦地编辑调整拟合结果的各个语义...
另一方面,In-the-wild 的单视角数据则让 HeadNeRF 在训练过程中感知更多的身份、表情以及渲染风格类别,从而有效增强其表示、泛化能力。如下图所示,单视角数据集的引入有效提升了 HeadNeRF 的拟合能力,多人多表情多视角 (多光照) 数据集提供的相关先验则使 HeadNeRF 可以进一步解耦地编辑调整拟合结果的各个语义属性...
NeRF 是在 2020 年由来自加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出,其能够将 2D 图像转 3D 模型,可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。之后又出现了改进版模型 NeRF-W(NeRF in the Wild),可以适应充满光线变化以及遮挡的户外环境。
作者提出了第一个完全可微分的合成数据流水线,在闭环中用神经辐射场(NERF),其具备目标应用的损失函数。这个方法按需生成数据,无需人力,最大限度地提高目标任务的准确性。该方法在合成和真实目标检测任务中具备有效性。一个新的“YCB-in-the-Wild”数据集和基准,为现实环境中具有不同姿态的目标检测提供了测试场景。