前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >X-NeRF!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! 论文速递2022.9.5!

X-NeRF!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! 论文速递2022.9.5!

作者头像
AI算法与图像处理
发布2022-12-11 12:03:00
4540
发布2022-12-11 12:03:00
举报
文章被收录于专栏:AI算法与图像处理

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

最新成果demo展示:

X-NeRF!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

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。


最新论文整理

ECCV2022

Updated on : 5 Sep 2022
total number : 3

LiteDepth: Digging into Fast and Accurate Depth Estimation on Mobile Devices

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2209.00961
  • 代码/Code: https://github.com/zhyever/LiteDepth

Vision-Language Adaptive Mutual Decoder for OOV-STR

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2209.00859
  • 代码/Code: None

Exploring Gradient-based Multi-directional Controls in GANs

CVPR2022
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-09-05,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 AI算法与图像处理 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 最新成果demo展示:
  • X-NeRF!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
    • 最新论文整理
      • ECCV2022
      领券
      问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档