具体来说,SC-DepthV3首先引入了一个在大规模数据集上有监督预训练的单目深度估计模型LeReS,并通过零样本泛化提供单图像深度先验,也就是伪深度,同时引入了一个新损失来约束网络的训练。注意,LeReS只需要训练一次,在新场景中不需要进行finetune,因此这一网络的引入并不会加入额外的成本。 LeReS显示了很好的定性结果,...
我们提出了一个单目深度估计器SCDepth,它只需要无标记的视频进行训练,并能在推断时进行尺度一致的预测。我们的贡献包括:(i)我们提出了几何一致性损失,这将惩罚相邻视图之间的预测深度不一致;(ii)我们提出了一个自我发现的掩码来自动定位那些在训练过程中违反静态场景假设并引起噪声信号的运动目标;(iii)我们通过详细的...
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这样做不仅可以避免基于 NeRF 之外的本地化,从而简化本地化过程,而且还有可能提供增强本地化的优势。 本文研究了 NeRF 中使用扩散模型进行相机姿态调整的相机定位问题。 更具体地说,给定一个预先训练的 NeRF 模型,我们训练一个扩散模型,该模型根据要定位的图像迭代更新随机初始化的相机姿势。 在测试时,新相机分两步...
scFoundation 不存在原始数据 Tokenization / 离散化的过程,模型接受的输入数据就是基因表达值这个连续变量。 2.1.1 数据下采样 为了进行 「Read-Depth-Aware 基因表达量预测」预训练任务,研究者使用 Hierarchical Bayesian Down-Sampling 对原始的 Counts 数据进行了下采样 (人为使基因表达数据测序深度更低)。仓库中没...