Additionally, NeRF-OR can capture whole-surgery videos while synthesizing views at intermediate time values with an average PSNR of 24.86dB. Last, we find that our approach has merit in sparse-view settings beyond those in the OR, by benchmarking on the NVS-RGBD dataset that contains as few...
中间是Diffusion,左边是NeRF,右边是我们在前面讲过的优化目标:在极大似然的意义下x=f(\pi)。NeRF表示有两个branch,分别是RGB branch和EFT branch,其中RGB头的输出被用于训练EFT头,来获得对极约束条件,此外,NeRF对于视角\pi渲染一个2D图像(编码后的结果),这张图像和EFT条件同时被送入Diffusion模型,由其在EFT条件...
2.2.Sparse View 3D Reconstruction 3D重建任务通常需要密集的视角和精确的相机姿态进行监督。由于难以满足这些需求,一系列工作绕过了密集输入视角的要求。BARF [22] 和 NeRF [41] 联合优化辐射场和相机参数,并使用初始噪声。GARF [4] 提出了一个匹配方法并使用不同的激活函数来简化姿态估计。Simple-RF [35] 选择...
图1.机器手抓取玩偶猫 近日,北京大学人工智能研究院朱毅鑫助理教授课题组及合作者在计算机视觉顶级会议CVPR 2024发表论文 “SparseDFF:Sparse-View Feature Distillation for One-Shot Dexterous Manipulation”。该研究提出了SparseDFF——一种用于灵巧操作的深度特征学习方法,它通过蒸馏的方式优化2D视觉大模型特征同时构建3D...
SparseNeRF 题目:SparseNeRF: Distilling Depth Ranking for Few-shot Novel View Synthesis 名称:SparseNeRF:提炼深度排序以实现小样本新颖视图合成 论文:arxiv.org/abs/2303.1619 代码:github.com/Wanggcong/Sp 单位:南洋理工大学 摘要: 提出了一个新的稀疏视图 NeRF(SparseNeRF)框架,该框架利用来自现实世界不准...
随着深度学习与 3D 技术的发展,神经辐射场(NeRF)在 3D 场景重建与逼真新视图合成方面取得了巨大的进展。给定一组 2D 视图作为输入,神经辐射场便可通过优化隐式函数表示 3D。 然而,合成高质量的新视角通常需要密集的视角作为训练。在许多真实世界的场景中,收集稠密的场景视图通常是昂贵且耗时的。因此,有必要研究能够...
In this work, we present a new Sparse-view NeRF (SparseNeRF) framework that exploits depth priors from real-world inaccurate observations. The inaccurate depth observations are either from pre-trained depth models or coarse depth maps of consumer-level depth sensors. Since coarse depth maps are ...
DETR3D将可变形注意力应用于multi-view 3D检测,通过空间特征融合实现端到端的3D检测。PETR系列引入了3D位置编码,利用全局注意力进行直接多视图特征融合并进行时间优化。Sparse4D系列在实例特征解耦、多点特征采样、时序融合等方面增强了DETR3D,从而增强了感知性能。
A Toolbox for Sparse-View X-ray 3D Reconstruction Introduction This is a toolbox for X-ray novel view synthesis (NVS) and computed tomography (CT) reconstruction. This repo supports 9 state-of-the-art algorithms including 6 NeRF-based methods, 2 optimization-based methods, and ...
Novel view synthesis via Neural Radiance Fields (NeRFs) or 3D Gaussian Splatting (3DGS) typically necessitates dense observations with hundreds of input images to circumvent artifacts. We introduce Deceptive-NeRF/3DGS to enhance sparse-view reconstruction with only a limited set of input images, ...