此外，与隐式变形方法不同，显式网格引导变形减轻了精细模仿学习的要求，同时获得了更好的表达式泛化。 生成纹理光栅化三平面 ，将光栅化的纹理重塑为三平面表示，将这种表面变形调整为连续的体积。...具体来说，Next3D 将基于模板网格的神经纹理光栅化为三个正交视图，并将它们放置在三个轴对齐的特征平面中。...在实践中，考虑到左右对称性，光栅化应用于左视图和右视图，并且通过求和将光栅化特征连接到一个平面。...图2 静态部分建模 生成纹理光栅化的三平面能够对不同表情和形状的动态人脸进行建模，然而合成 FLAME 模板中未包含的静态部分（如不同发型、背景和上身）是一项挑战。...和 分别设置为 64×64 和 512×512。 训练约束 在训练过程中，我们使用R1正则化的GAN损失。此外，Next3D 采用了EG3D中提出的密度正则化。
2D高斯地图的核心组件包括基于采样的光栅化器、分数管理器和位姿优化模块，共同提升建图速度与定位精度，使SLAM系统能够处理包含多达5000万高斯椭球的大规模城市场景。...RGB 图像和 IMU 读数由 视觉-惯性前端 处理，以计算位姿和逆深度。基于此，2D 高斯点绘制（GS）地图 逐步更新，并包含 评分管理器、采样光栅化和位姿优化。...渲染过程中，每个高斯点的深度值决定其在相机坐标系中的位置，而法向量的方向与相机视线对齐，以保证正确的可视化效果。 建图模块与 VIO 前端并行运行，并持续进行增量式地图更新。...我们对符合距离阈值要求的关键帧进行特征匹配、筛选和新视图合成，从而实现回环检测。一旦检测到回环，我们通过将高斯与姿态配对对齐和图优化来实现姿态和高斯地图的回环修正。...图11: 样本光栅化器的消融实验 真实世界实验 1) 大规模环境：我们在校园环境中收集了大规模室外数据集，测试了我们方法在单目设置下的大规模场景中的稳定性和鲁棒性。
该模型只是试图最小化输出与真值图像（在本例中为 celeb 数据集）之间的 L2 距离。动图中展示的是训练运行期间验证过程，遵循单一形状收敛。...技术解读：可微光栅化松弛 在这部分内容中，研究者讨论了如何将连续世界空间（continuous world space） W 中定义的点、线和曲线绘制或光栅化到图像空间 image.png 中。...一维光栅化 研究者首先考虑了对一维点 p ϵ W 进行光栅化的问题，其中 W = R。...（distance transform）能够与「根据距离运行的光栅化函数」相结合： 扩展至多条线段 为了光栅化多条线段，研究者考虑论了将不同线段的光栅化组合成单个图像。...图像优化示例 为了证明针对真实图像优化原语（primitives）方法的有效性，该研究提供了许多示例。例如图 4 和图 5 利用图 3a 中大小为 200 × 266 输入图像作为目标图像进行优化。
目录 介绍 方法 通用指数散点的可微分公式 通用指数高斯的快速可微分光栅化 频率调制图像损失 通用指数散点的优化 实验 数据集和评估指标 结果 新视角合成结果 消融研究和分析 介绍 图1 在游戏、电影和元宇宙中追求更具吸引力和沉浸式的虚拟体验...方法 图3 在确认了通用指数函数（GEF）相对于高斯函数的优势之后，我们现在将演示如何将GEF扩展到通用指数散点（GES）框架中，提供一个高斯散点的即插即用替代品。...图4展示了这一概念，展示了一个单独的散点组件与摄像机的光线 \mathbf{r} 相交和有效方差投影 \widehat{\alpha} 的想法。...表1和图总结了比较结果。表1显示，GES在新视角合成中实现了高保真与效率之间的平衡。尽管它在SSIM或PSNR上不总是超过其他方法，但它在内存使用和速度方面显著优越。...图7 消融研究和分析 形状参数： 在表2中，我们探索了与新形状参数相关的重要超参数对新视角合成性能的影响。
论文则是引入了深度先验，使用一个预训练的单目深度估计模型来预测某视角的深度图，另外3DGS用一个与渲染颜色的α-blending方法接近的光栅化操作来渲染出该视角的深度图，计算这两个深度图之间的损失。...此外，一些高斯倾向于向极大体积生长，导致结果过度拟合训练视图，并且对新的视点泛化能力差 方法 概述总览 论文提出的FSGS整体的框架如下图所示： 图 1 FSGS的输入是在一个静态场景中拍摄的稀疏视角的图像...邻近引导的高斯上池化 邻近分数和邻近图的构建 在高斯优化过程中，论文构建了一个称为邻近图的有向图，通过计算欧几里得距离将每个现有的高斯点与其最近的 K 个邻居相连。...具体而言，如果一个高斯的邻近分数超过了阈值 t_{prox} ，我们的方法将在连接“源”和“目的”高斯的每条边的中心处生成一个新的高斯。新创建的高斯的规模和透明度属性被设置为与“目的”高斯相匹配。...可微深度光栅化 为了使深度先验能够通过反向传播指导高斯训练，我们实现了一个可微深度光栅化器，允许接收渲染深度 \hat{D}_{ras} 与估计深度 \hat{D}_{est} 之间的误差信号。
尤其是标准的网格渲染器中包含一个叫做光栅化的离散采样操作，该操作阻止了梯度流入网格顶点。...与标准光栅化器只选择观察方向上最接近的三角形的颜色不同，作者提出所有三角形对每个渲染像素都有概率贡献，这可以在屏幕空间上建模为概率图。...2.概率图计算：利用概率图Dj模拟三角fj对图像平面的影响。为了估计像素Pi处Dj的概率，函数需要同时考虑Pi与Dj之间的相对位置和距离。为此，在像素Pi处定义Dj如下所示： ?...给定一个输入图像，形状和颜色生成器生成一个三角形网格M及其对应的颜色C，然后将其输入到软光栅化器中。SoftRas层同时渲染轮廓Is和彩色图像Ic，并通过与真实值的比较提供基于渲染的错误信号。...其中R(·)是从网格M生成渲染图像I的渲染函数，该渲染函数由其姿态θ、平移t和非刚性变形参数ρ参数化 结果展示 ?
图源：https://arxiv.org/pdf/2008.05511.pdf Aliev等人则表明，将传统的点光栅化器与深度神经网络配对也是可行的。...在整个管道中，他们特别添加了一个物理的、可微分的相机模型和一个可微分的色调映射器，并提出了一个公式，以更好地近似单像素点光栅化的空间梯度。...在右列中，每个像素的误差都是可视化的。 2 管道详解 我们再详细介绍一下模型管道。 管道的第一步是可微分光栅化器（图2左）。...神经渲染器（图2中间）采用多分辨率神经图像生成单个HDR输出图像。 它由一个四层全卷积U-Net和跳跃连接组成，其中较低分辨率的输入图像连接到中间特征张量。...对于对数描述符，在光栅化过程中将其转换为线性空间，以便卷积操作仅使用线性亮度值。 管道中的最后一步（图2右侧）是可学习的色调映射操作符，它将渲染的HDR图像转换为 LDR。
图1：顶部图像显示了一辆真实车辆在越野场景中行驶。底部图像展示了ROLO-SLAM输出的点云地图和轨迹。 主要贡献 在自动驾驶场景中，车辆在崎岖地形行驶时，定位的准确性面临巨大挑战。...4 后端建图与回环检测 后端通过扫描到子图的对齐和全局因子图优化来提高定位精度。在扫描到子图对齐中，利用精确的配准方法将最新扫描与积累的局部子图对齐，减少累积误差。...图17：千佛数据集中的HDL-LOAM、LeGO-LOAM和ROLO的建图结果。在（b）-（d）中，顶部图像显示了整体地图，而底部图像展示了侧视图。 图18：千佛数据集中实际坡道情况的建图结果。...图20：Offroad3数据集与卫星地图对齐的点云地图。三个快照捕捉了不同驾驶场景，并按顶部编号排序。...此外，还可以探索如何将该方法扩展到多机器人系统中，以实现协同导航和任务分配等功能。
主要内容 概述 这里详细描述了所提出的方法，如图2所示，一个装有两个刚性连接相机A和B的支架，在支架上进行一系列规定的运动后，相机捕捉图像流，这些图像流将由ORB-SLAM3处理，用于创建地图，包括关键帧...对于第二阶段的优化，使用所有正确匹配的地图点对来优化外参参数，这是“地图对地图”的对齐。卡方检验用于获得内点的数量。最后根据内点数量和T_A1_B1与T_Am_Bn之间的差异判断标定是否成功。...图像序列捕获与地图创建 在纹理丰富的场景中执行SLAM之前，应预先校准内参数，这将深刻影响SLAM和标定的准确性。...在这种方法中，地图坐标系与第一幅图像的相机坐标系重合，因此相机可以以不同的频率进行拍摄，如果第一幅图像中的特征点很少，ORB-SLAM3系统将拒绝创建关键帧，因此，建议在开始时将相机放置在具有相对丰富特征的方向上...【论文速读】AVP-SLAM：自动泊车系统中的语义SLAM 【点云论文速读】StructSLAM:结构化线特征SLAM SLAM和AR综述 常用的3D深度相机 AR设备单目视觉惯导SLAM算法综述与评价
在covisibility graph已连接的关键帧中搜索新的关键帧中ORB特征的匹配点，然后三角化新的地图点。...地图自动初始化 地图初始化的目的是计算两帧图像之间的相对位姿来三角化一组初始的地图云点。这个方法应该与场景无关（平面的或一般的）而且不需要人工干预去选择良好的双视图配置，比如两幅图应具有明显的视差。...C、新地图点云创建 新的地图云点的创建是通过对covisibility graph中连接的关键帧Kc中的ORB特征点进行三角化实现的。...在TUM RGB-D数据集中，我们可以通过相似变换对齐轨迹的关键帧和基准。图11是定性比较的结果，图12是论文[25]中的最新单目SLAM在视频00,05,06,07和08上执行的结果。...通过实验得知，我们的系统可以处理室内与室外的图像序列，能够用于汽车、机器人和手持设备上。其定位精度在室内小场景中约为1厘米，室外大场景的应用是几米（前提是我们与真实轨迹尺度对齐的情况下）。
B.未矫正的双目SLAM 很多的SLAM系统都假设双目相机已经矫正了(两幅图像都转换为使用相同焦距的针孔投影，图像平面共面，并与水平极线对齐，这样，通过观察另一幅图像中的同一行，可以很容易地匹配其中一幅图像中的特征...纯惯导的MAP估计：惯导的状态向量为： 一旦惯性优化完成，框架的姿态和速度和3D地图点将与估计的比例进行缩放，并旋转使z轴与估计的重力方向对齐。...合并算法的具体步骤为: 连接窗口集合：连接窗口包括Ka和他的共视的关键帧，Km和他的共视关键帧，以及所有他们观测到的地图点。利用Tma把Ma中的地图点和关键帧和Mm对齐然后再放到连接窗口中。...一旦优化完成，连接窗口中的所有帧都可以进行跟踪，来快速准确的重用地图Mm。 位姿图优化：利用整个融合地图的本质图进行位姿图优化，保持连接区域的关键帧固定。...这个优化将修正从连接窗口传播到地图的其余部分。 C.视觉惯导地图融合 视觉-惯性合并算法的步骤与纯视觉合并相似。
B.未矫正的双目SLAM 很多的SLAM系统都假设双目相机已经矫正了(两幅图像都转换为使用相同焦距的针孔投影，图像平面共面，并与水平极线对齐，这样，通过观察另一幅图像中的同一行，可以很容易地匹配其中一幅图像中的特征...一旦惯性优化完成，框架的姿态和速度和3D地图点将与估计的比例进行缩放，并旋转使z轴与估计的重力方向对齐。对偏差进行更新，并重复IMU预积分，以减少未来的线性化误差。...合并算法的具体步骤为: 连接窗口集合：连接窗口包括Ka和他的共视的关键帧，Km和他的共视关键帧，以及所有他们观测到的地图点。利用Tma把Ma中的地图点和关键帧和Mm对齐然后再放到连接窗口中。...一旦优化完成，连接窗口中的所有帧都可以进行跟踪，来快速准确的重用地图Mm。 位姿图优化：利用整个融合地图的本质图进行位姿图优化，保持连接区域的关键帧固定。...这个优化将修正从连接窗口传播到地图的其余部分。 C.视觉惯导地图融合 视觉-惯性合并算法的步骤与纯视觉合并相似。
将上一层的输出与本层权重W做卷积得到各个C层，然后下采样得到各个S层。怎么做以及为什么，下面会具体分析。这些层的输出称为Feature Map。 光栅化（X）。是为了与传统的多层感知器全连接。...图1中，从X到O这几层，正展示了多层感知器的一个典型结构，即输入层-隐层-输出层。 输入层-隐层 是一个全连接的网络，即每个输入节点都连接到所有的隐层节点上。...严格一些说，普通的多层感知器中，隐层节点会全连接到一个图像的每个像素点上，而在卷积神经网络中，每个隐层节点只连接到图像某个足够小局部的像素点上，从而大大减少需要训练的权值参数。...以最大池化（Max Pooling）为例，1000×1000的图像经过10×10的卷积核卷积后，得到的是991×991的特征图，然后使用2×2的池化规模，即每4个点组成的小方块中，取最大的一个作为输出，...上面例子中的9个神经元均完成输出后，实际上等价于图像和卷积核的卷积操作！
总体而言，SMART通过利用地理空间地图和大规模HD地图数据集，提供了一个可扩展和泛化的解决方案，以提高自动驾驶中的驾驶拓扑推理能力。...总结来说，这篇论文试图通过提出Ola模型来推动全模态语言模型的研究和应用，使其在图像、视频和音频理解基准测试中达到与专门化单模态模型相媲美的性能，并且具备实时交互的能力。 论文如何解决这个问题？...联合对齐操作：通过联合对齐操作将所有输入统一处理，融合并连接所有序列到核心的大型语言模型中。...实验和评估： 在图像、视频和音频理解基准上进行了广泛的实验，证明了Ola模型在全模态任务中的竞争力。 与现有的专门化单模态模型和开源的多模态模型相比，Ola在各项任务中都展现出了优越的性能。...该方法通过线性投影这些概念嵌入和图像，产生高质量的显著性图，精确定位图像中的文本概念。 显著性图的质量： 发现在DiT注意力层的输出空间执行线性投影产生的显著性图比常用的交叉注意力机制更清晰。
为了预测图像混合模型 c_{ibr} 中的混合权重 w_i ，首先将点 x 投影到输入图像上以检索图像特征 f_{img} ，然后将其与点特征 f 连接，点特征 f 被馈送到另一个...在第一步中，首先使用硬件光栅化器在图像上渲染点云，它将最接近相机点 x_0 的点分配给像素 u 。将点 x_0 深度表示为 t_0 。...丢弃更近的点是在自定义着色器中实现的，因此它仍然支持硬件光栅化。经过 K 次渲染后，像素 u 具有一组排序点 \{x_k|k=1,\dots,K\} 。...在渲染过程中，这些属性异步流式传输到图形卡上，将光栅化与内存复制重叠，以实现最佳渲染速度。在应用该技术之后，运行时计算减少到只有深度剥离评估和球面谐波评估。...在 DNA-Rendering 的定性和定量比较结果如图 2 和图 3 中的表所示。
p=22537 在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图，这就很困难了。 相关视频 但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。...首先，当我们绘制大量的饼图时，它以光栅图像的形式渲染，使得它的渲染速度很慢。 本文创建了一个封装函数，使其更容易绘制一组饼图。 例如，假设我们有以下数据。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...ggplot(map_data('world'), aes(long, lat) +pie(aes(x=long, y=lat, group=region, r=radius 这是一个简单应用，我发现很多人喜欢它...他们要求我实现饼的大小图例。我实现了一个legend层为饼的大小添加了一个图例，如上图所示。
将上一层的输出与本层权重W做卷积得到各个C层，然后下采样得到各个S层。怎么做以及为什么，下面会具体分析。这些层的输出称为Feature Map。 光栅化（X）。是为了与传统的多层感知器全连接。...严格一些说，普通的多层感知器中，隐层节点会全连接到一个图像的每个像素点上，而在卷积神经网络中，每个隐层节点只连接到图像某个足够小局部的像素点上，从而大大减少需要训练的权值参数。...以最大池化（Max Pooling）为例，1000×1000的图像经过10×10的卷积核卷积后，得到的是991×991的特征图，然后使用2×2的池化规模，即每4个点组成的小方块中，取最大的一个作为输出，...对神经中枢 jj 的输出 OjOj ，使用池化函数 downsample ，池化后的结果为 Sj=downsample(Oj)Sj=downsample(Oj) 光栅化 图像经过池化-下采样后，得到的是一系列的特征图...,xjmn]T 多层感知器预测 将光栅化后的向量连接到多层感知器即可。
为了验证LVBA的有效性，我们通过与现有最先进方法（如R3LIVE和FAST-LIVO）的对比实验，全面评估了其建图质量。...图1 使用我们的方法优化的RGB点云地图。图中数据采集自香港大学庄月明物理楼，该方法有效优化了LiDAR和相机的位姿，在建图过程中实现了高精度和高一致性。...光度误差公式化 实验 实验设置 在实验中，将我们的 LVBA 与其他先进的 LiDAR-视觉（惯性）传感器融合方法进行了比较，包括 R3LIVE、FAST-LIVO和 Colmap-PCD。...比较结果：与 R3LIVE 和 FAST-LIVO 相比，LVBA（完整版）在所有测试序列中显著提高了映射精度。...R3LIVE 和 FAST-LIVO 基于 ESIKF 框架，无法有效纠正历史误差，导致长序列中的图像颜色模糊。而 LVBA 通过优化所有图像帧的状态估计，确保了全局一致性和较低的颜色模糊。
我们的关键思想是从输入参考图像 I_r 中查询图像内容，并集成它们来合成反向视图图像 I_b ，同时保持一致的纹理细节，该过程由文本提示 T 和深度图 D 指导。...然后在 x_0 上进行 DDIM 反演采样，该采样与前视图深度 D_r 迭代连接以获得起始噪声潜在代码 x_T 。...利用 D_b 作为条件信息控制布局，生成的反向视图与粗阶段NeRF和细阶段网格很好地对齐。...我们采用差分光栅化器从给定的视点渲染法线贴图。 为了在优化过程中正则化几何图形，我们还采用了与粗略阶段相同的正常约束。...具体来说，对于前视图图像和后视图图像中的每个像素，我们通过栅格化找到它与对应的网格三角形面的交点。最接近交集的人脸上的顶点设置为1，表明它们对 I_r 或 I_b 可见。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
