对于点云数据,使用3D骨干进行特征提取,而对于多视图图像数据,则使用2D骨干提取图像特征,随后将其转换为3D体素表示。遵循MAE[19]的方法,采用掩码策略将数据输入以有效学习表示。然后将体素特征转换为签名距离函数(SDF)值和颜色值。通过集成预测颜色和沿射线采样的深度,渲染图像和深度图,并由地面实况进行监督。为了降低内...
对于点云数据,使用3D骨干进行特征提取,而对于多视图图像数据,则使用2D骨干提取图像特征,随后将其转换为3D体素表示。遵循MAE[19]的方法,采用掩码策略将数据输入以有效学习表示。然后将体素特征转换为签名距离函数(SDF)值和颜色值。通过集成预测颜色和沿射线采样的深度,渲染图像和深度图,并由地面实况进行监督。为了降低内...
对于点云数据,使用3D骨干进行特征提取,而对于多视图图像数据,则使用2D骨干提取图像特征,随后将其转换为3D体素表示。遵循MAE[19]的方法,采用掩码策略将数据输入以有效学习表示。然后将体素特征转换为签名距离函数(SDF)值和颜色值。通过集成预测颜色和沿射线采样的深度,渲染图像和深度图,并由地面实况进行监督。为了降低内...
Breadcrumbs nerf-mae.github.io/ framework-8d65cc43317d68d7c10b.js.mapLatest commit zubair-irshad Updates 81f608a· Mar 27, 2024 HistoryHistory File metadata and controls Code Blame 1 lines (1 loc) · 348 KB Raw {"version":3,"file":"framework-8d65cc43317d68d7c10b.js","mappi...
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在评估过程中,我们采用了一种基于平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)的综合评价标准,以此衡量NeRF在不同任务下的表现。同时,我们也关注了模型的收敛速度以及对训练时间的需求,这些因素对于实际应用中的效率至关重要。 此外,我们还对NeRF的输出进行了详细的可视化分析,包括点云渲染效果和场景重建精度。通过对这些视觉...
http://mpvideo.qpic.cn/0b2e2eaj6aaaamaepgde7rrvbuodt7iqbhya.f10002.mp4?dis_k=10c78f357972d1267d6f46eda46d7765&dis_t=1671110473&vid=wxv_2650149492448772096&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 图1 几何编辑效果:二维语义掩码上的编辑传播到整个三维几何空间 ...
并没有!这是港中大团队提出的一个模型:BungeeNeRF(也称CityNeRF),适用于各种尺度的场景还原。 目前,这篇论文已经被ECCV2022收录。 从单个建筑到整个地球等大规模的场景,都可以通过多个2D图片还原为3D场景,细节渲染也很到位。 网友们对BungeeNeRF这一研究成果也很兴奋。
我们针对 NeRF 的新型自监督预训练 NeRF-MAE 具有非常好的扩展性,并提高了各种具有挑战性的 3D 任务的性能。 NeRF-MAE 利用未标记的姿势 2D 数据进行预训练,其性能显着优于 Front3D 和 ScanNet 数据集上的自监督 3D 预训练和 NeRF 场景理解基线,3D 对象检测的绝对性能提升超过 20% AP50 和 8% AP25。
In addition to the aforementioned radiometric evaluation metrics, we employed the mean absolute error (MAE) to assess the accuracy of the generated DSM. The MAE measures the quality of the geometric information reconstruction. Given the generated DSM (𝑋𝑖Xi, 𝑌𝑖Yi, 𝑍̂𝑖Z^i) and...