一种基于隐式表示的三维场景语义补全方法.pdf
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一种基于隐式表示的三维场景语义补全方法.pdf
本发明公开了一种基于隐式表示的三维场景语义补全方法,包括如下步骤:步骤1,隐式编解码网络搭建:搭建用于生成隐式表示的隐表示编码网络以及用于隐式表示解码的隐表示解码网络;步骤2,隐表示语义标签生成;步骤3,隐表示编解码网络训练:根据随机梯度下降算法,利用隐表示语义标签训练隐表示编解码网络;步骤4,体素语义补全结果生成。本发明通过解耦粒度与网络结构之间的直接联系,达到在不调整网络并重训练的前提下满足变粒度的需求的效果。本发明可以实现任意粒度的场景补全,可以满足不同的应用场合对于场景模型几何变粒度的需求。
一种基于隐式神经场景表示进行虚拟视点图像合成的方法.pdf
本发明公开了一种在多视图立体跨视图损失的基础上利用隐式神经场景表示进行虚拟视点图像合成的方法,适用于计算机视觉领域。本方法包括:获取需产生虚拟视点的图像数据集;对训练图像数据集进行预处理,在预处理阶段基于特征匹配算法Sift对输入的训练图像数据集进行特征点提取和匹配;将获得的训练图像数据和所提取特征点信息经处理后输入多层感知器网络中进行训练;将测试图像数据输入训练好的多层感知器网络,后通过体渲染得到测试的渲染图像;基于训练好的多层感知器网络生成虚拟视点图像。由此通过减少神经网络在训练拟合场景表示时的数据量
一种基于数学定义的三维公差语义表示方法.pdf
一种基于数学定义的三维公差语义表示方法——刘玉生高曙明吴昭同等文章编号:———一种基于数学定义的三维公差语义表示方法
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基于隐式神经表示的多视图三维重建方法.pdf
本发明涉及立体视图三维重建技术领域,具体涉及一种基于隐式神经表示的多视图三维重建方法,在隐式神经表示和体渲染技术的基础上提出一种基于像素特征融合的多视图三维重建算法,考虑了不同视角下入射光对重建几何形状的影响,而且通过设计像素特征图编码器提取多视角图像的像素特征,以融入到表面点的全局几何特征中,改进整个重建模型的体渲染过程,进而提高物体表面精细程度,重建出高分辨率的精细网格表示的三维物体模型。