整理:AI算法与图像处理
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
ECCV2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo
标题:Texturify: Generating Textures on 3D Shape Surfaces
主页:https://cvlab-unibo.github.io/xnerf-web/
论文:https://mattpoggi.github.io/assets/papers/poggi2022xnerf.pdf
摘要:我们提出了 X-NeRF,这是一种基于神经辐射场公式的学习交叉光谱场景表示的新方法,该方法给定从具有不同光谱灵敏度的相机捕获的图像。X-NeRF 在训练期间优化跨光谱的相机姿势,并利用归一化跨设备坐标 (NXDC) 从任意视点呈现不同模态的图像,这些图像对齐并具有相同的分辨率。对 16 个具有彩色、多光谱和红外图像的前向场景进行的实验证实了 X-NeRF 在建模交叉光谱场景表示方面的有效性。
LiteDepth: Digging into Fast and Accurate Depth Estimation on Mobile Devices
Vision-Language Adaptive Mutual Decoder for OOV-STR
Exploring Gradient-based Multi-directional Controls in GANs