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Abstract 虽然 二维生成对抗网络能够实现高分辨率的图像合成， 但 它们在很大程度上 缺乏对三维世界和图像形成过程的理解 。因此，它们 不能提供对相机视点或物体姿态的精确控制 。 为了解决这个问题，最近的几种方法 利用基于 中间体素的表示 与 可微 渲染 相结合。 然
1. 第一作者： Yisu Zhang 2. 发表年份： 2023 3. 发表期刊： CVPR 4. ： MVS、3D重建、符号距离场 5. 探索动机： 像素深度估计仍存在两个棘手的缺陷。一是无纹理区域的估计置信度较低。二是物体边界附近的许多异常值。这主要是因为表面通常被视为一组不相关的采样点，而
原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Zheng_Curricular_Contrastive_Regularization_for_Physics-Aware_Single_Image_Dehazing_CVPR_2023_paper.pdf 在单幅图像去雾领域，考虑到图像去雾问题的不适定性，Wu 1 提出了对比正则化方法，将负样本图像的信息引入作为下界。（本文主要是基于该方
文章：3D Registration with Maximal Cliques 作者：Xiyu Zhang Jiaqi Yang* Shikun Zhang Yanning Zhang 编辑：点云PCL 代码： https://github.com/zhangxy0517/3D-Registration-with-Maximal-Cliques.git 欢迎各位加入知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。文章仅做学术分享，如有侵权联系删文。 公众号致力于点云处
论文：3D Medical Image Segmentation with Sparse Annotation via Cross-Teaching between 3D and 2D Networks 代码：https://github.com/hengcai-nju/3d2dct 问题1 ：医学图像分割通常需要大量且精确标注的数据集。但是获取像素级标注是一项劳动密集型的任务，需要领域专家付出巨大的努力，这使得在实际临床场
![[CVPR‘22] EG3D: Efficient Geometry-aware 3D Generative Adversarial Networks](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/426927-1.png)
paper: https://nvlabs.github.io/eg3d/media/eg3d.pdf project: EG3D: Efficient Geometry-aware 3D GANs code: GitHub - NVlabs/eg3d 总结 ： 本文提出一种hybrid explicit-implicit 3D representation: tri-plane hybrid 3D representation，该方法不仅有更强的表达能力，速度更快，内存开销更小。 同时，为解决多视角不一致问题，
![EG3D: Efficient Geometry-aware 3D Generative Adversarial Networks [2022 CVPR]](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/674905-1.png)
长期以来，仅使用单视角二维照片集无监督生成高质量多视角一致图像和三维形状一直是一项挑战。现有的三维 GAN 要么计算密集，要么做出的近似值与三维不一致；前者限制了生成图像的质量和分辨率，后者则对多视角一致性和形状质量产生不利影响。 在这项工作中，我们
Thinking in Frequency: Face Forgery Detection by Mining Frequency-aware Clues 频率思考：基于频率感知线索的人脸伪造检测 2020年发表在ECCV上。 Paper Code 随着人脸仿真伪造技术的发展，社会对这些技术可能被恶意滥用的担忧引发了人脸伪造检测的研究。然而，这是非常具有挑战性的，因为最近
源码下载： CVPR2022ImageDehazingTransformerwithTransmission-Aware3D代码-深度学习文档类资源-CSDN下载 Abstract 尽管卷积神经网络（CNNs）的单图像去模糊已经取得了良好的进展，但卷积固有的 等方差 和 局部性 仍然是去雾性能的 瓶颈 。虽然 Transformer 占据了各种计算机视觉任务，但直接利
MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案，即使在移动设备上，也可以实时估计468个3D脸部界标。它采用机器学习（ML）来推断3D表面几何形状，只需要单个摄像机输入，而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的模型架构以及整个管线中的GPU加速，可提供对实时体验至
