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1、网络结构图是深度学习模型结构的可视化工具,对研究、开发和优化模型至关重要。理解论文中的网络结构图能揭示论文主旨、帮助解析数学公式,复现代码也依赖于它。
2、机器之心专栏。单目动态场景重建,即使用单眼摄像头观察和分析动态环境,是理解环境中的动态变化、预测物体运动轨迹以及动态数字资产生成等任务的关键。近年来,以神经辐射场(NeRF)为代表的神经渲染技术兴起,许多研究开始采用隐式表征进行动态场景的三维重建。
3、我们提出了一种利用神经辐射场构建的人头语义模型。该模型能够表示复杂的面部属性,包括头发、着装等,通过一组解耦和可解释的基础构建,并由低维表达系数驱动。神经辐射场的强表示能力使其能够表示传统网格混合形状无法表达的复杂属性。
4、神经辐射场(NeRF)在神经渲染领域取得了显著进展,但大多数工作集中在小规模对象或场景上。针对城市规模场景的神经渲染方法在现实世界应用中具有巨大潜力,然而,缺乏全面、高质量的数据集阻碍了研究进展,且收集真实城市规模场景数据成本高昂、敏感且技术上不可行。
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