NeRF-Supervised Deep Stereo提出了一种新的学习框架,可以轻松地训练立体匹配网络,而不需要任何ground-truth数据,该论文还提出了一种NeRF-Supervised训练协议,该协议结合了渲染图像三元组和深度图,以解决遮挡问题并增强细节,实验结果表明,该模型在挑战性的立体数据集上取得了最先进的零样本泛化结果。 本文提出了一种利用...
NERF-Supervised方法的核心思想是利用神经辐射场(Neural Radiance Fields, NeRF)模型生成的多视图合成数据来监督特征点检测和描述模型的训练。NeRF是一种基于深度学习的三维场景表示方法,能够从多个视角的图像中学习场景的三维结构和外观。通过NeRF,可以合成任意视角下的新图像,这为特征点检测和描述模型提供了丰富且逼真的...
On top of them, a NeRF-supervised training procedure is carried out, from which we exploit rendered stereo triplets to compensate for occlusions and depth maps as proxy labels. This results in stereo networks capable of predicting sharp and detailed disparity maps. Experimental results show that ...
NeRF-Supervised Deep Stereo Fabio Tosi1 Alessio Tonioni2 Daniele De Gregorio3 Matteo Poggi1 1University of Bologna 2Google Inc. 3Eyecan.ai {fabio.tosi5, m.poggi}@unibo.it alessiot@google.com daniele.degregorio@eyecan.ai https://nerfstereo.github.io/ Ours StMeroenoo-f-rfoomr-S-Mteroenoo...
方法部分详细描述了NeRF-Supervised（NS）学习框架，从多个静态场景收集多视角图像，适配NeRF渲染立体三元组和深度信息，最后使用渲染数据训练立体匹配网络。NeRF作为数据工厂生成立体图像对，通过光度损失和渲染位移损失监督深度立体模型。实验部分展示了使用移动设备捕获的高分辨率场景进行深度估计，通过收集场景和...
NeRF-Supervised Loss. The two terms are summed as: ℒNS=γdisp⋅ηdisp⋅ℒdisp+μ⋅γ3ρ⋅(1−ηdisp)⋅ℒ3ρ (13) with γdisp,γ3ρ being weights balancing the impact of photometric and ...
NeRF (Depth-supervised Neural Radiance Fields), a loss for learning radiance fields that takes advantage of readily-available depth supervision. We leverage the fact that current NeRF pipelines require images with known camera poses that are typically estimated by running structure-from-motion (SFM)....
python run_nerf.py --config configs/fern_dsnerf.txt It will create an experiment directory in./logs, and store the checkpoints and rendering examples there. You can create your own experiment configuration to try other datasets. Use depth-supervised loss in your own project ...
《NeRF-Pose: 一种先重建再回归的弱监督6D物体姿态估计方法》是一篇关于物体姿态估计的论文。该方法采用先重建物体再回归姿态的策略,通过弱监督学习实现6D物体姿态的估计。论文的主要思想是利用神经场重建物体的隐式表示,称为OBJ-NeRF,并使用相对相机姿态进行重建。为了将OBJ-NeRF与基于稠密2D-3D对应关系的6D姿态估计...
Target: 引入深度约束达到两个效果,1)使用少量图片即能收敛到Origianl NERF 100+张图片的效果 2)训练速度得到提高 这篇文章的切入点是用fewer views作为NERF的input来完成场景的生成且能够有不错的效果,它的实验结果证明引入depth-supervised的方法能够在仅用几张图片作为输入的情况下,就能够达到和Original NERF(arxiv...