reconstruction专题

Sequence Reconstruction

Description 中文English Check whether the original sequence org can be uniquely reconstructed from the sequences in seqs. The org sequence is a permutation of the integers from 1 to n, with 1 ≤ n ≤ 10

3D 论文阅读SDF-SRN: Learning Signed Distance 3D Object Reconstruction from Static Images

浏览SDF-SRN: Learning Signed Distance 3D Object Reconstruction from Static Images 在解决什么问题？面临的困难本文的方法Signed distance functionsRendering Implicit 3D Surfaces（I donot care）在解决什么问题？如何从单幅图像（仅仅利用轮

Pixel Adaptive Deep Unfolding Transformer for Hyperspectral Image Reconstruction

Pixel Adaptive Deep Unfolding Transformer for Hyperspectral Image Reconstruction 1. 摘要2. 目的3. 网络设计3.1 Problem Formulation3.2 Revisting the Deep Unrolling Framework3.3 Framework3.3.1 Pixel-Adaptive

【3D reconstruction 学习笔记】

三维重建 1. 相机几何针孔相机摄像机几何 2. 相机标定线性方程组的解齐次线性方程组的解非线性方程组的最小二乘解 3. 单视图重建4. 三维重建与极几何5. 双目立体视觉重建6. 多视图重建7. SFM 系统设计8. SLAM系统设计 1. 相机几何针孔相机摄像机模型对焦三维到二维的映射关系摄像机几何焦距：相机的焦距不是透镜的坐标系转换：相机坐

LeetCode 444. Sequence Reconstruction Sequence不连续

Check whether the original sequence org can be uniquely reconstructed from the sequences in seqs. The org sequence is a permutation of the integers from 1 to n, with 1 ≤ n ≤ 104. Reconstruction means

重建3D结构方式 | 显式重建与隐式重建（Implicit Reconstruction）

在3D感知领域，包括3D目标检测在内，显式重建和隐式重建是两种不同的方法来表示和处理三维数据。它们各自有优势和局限，适用于不同的场景和需求。显式重建（Explicit Reconstruction）显式重建是指直接构建场景或物体的三维几何表示的过程，常见的形式包括点云、多边形网格（如三角形网格）和体素（三维像素）模型。这种方法直观、易于理解和操作，广泛应用于计算机图

【论文阅读笔记】A Novel Recurrent Encoder-Decoder Structure for Large-Scale Multi-view Stereo Reconstruction

A Novel Recurrent Encoder-Decoder Structure for Large-Scale Multi-view Stereo Reconstruction from An Open Aerial Dataset 目录主要贡献摘要RED-Net细节二维特征提取cost map递归编解码器正则化loss计算实验结果主要贡献摘要近年来的大量

[论文翻译]A Novel Recurrent Encoder-Decoder Structure for Large-Scale Mulit-view Stereo Reconstruction

A Novel Recurrent Encoder-Decoder Structure for Large-Scale Multi-view Stereo Reconstruction from An Open Aerial Dataset 摘要1.Introduction2.相关工作2.1数据集2.2网络 3.WHU 数据集3.1 数据源3.2合成航空数据集3.3用于深度学习的子数据集 4

论文带读——RenderDiffusion: Image Diffusion for 3D Reconstruction, Inpainting and Generation

RenderDiffusion: Image Diffusion for 3D Reconstruction, Inpainting and Generation ————YssssMikey Tips: 我会基本上几天更新一篇论文引读，一般是AIGC模型——3D+Diffusion方向每日在Arxiv上新发布的最新Paper来导读，喜欢支持的伙伴可以支持关注点赞哦！！对于文章中可能出现的

3D Clothed Human Reconstruction in the Wild论文笔记

3D Clothed Human Reconstruction in the Wild 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.10053.pdf 作者：Moon, Gyeongsik, Nam, Hyeongjin, Shiratori, Takaak 发表：CVPR 2022 链接：https://github.com/hygenie1228/ClothWild

单张图像三维重建RealFusion 360◦ Reconstruction of Any Object from a Single Image

Luke Melas-Kyriazi， Iro Laina， Christian Rupprecht， Andrea Vedaldi.RealFusion 360◦ Reconstruction of Any Object from a Single Image。RealFusion: 360° Reconstruction of Any Object from a Single Image

《论文阅读》Poisson Surface Reconstruction for LiDAR Odometry and Mapping

留个笔记自用 Poisson Surface Reconstruction for LiDAR Odometry and Mapping 做什么 Lidar Odometry激光雷达里程计，里程计作为移动机器人相对定位的有效传感器，为机器人提供了实时的位姿信息。移动机器人里程计模型决定于移动机器人结构和运动方式，即移动机器人运动学模型。简单来说，里程计是一种利用从移动传感器获得的数据来估计

三维建模之泊松重建 Poisson Surface Reconstruction

1. 参考论文链接: http://sites.fas.harvard.edu/~cs277/papers/poissonrecon.pdf 源码链接: https://github.com/mkazhdan/PoissonRecon.git 资源网站链接: http://www.cs.jhu.edu/~misha/Code/PoissonRecon/Version8.0/ 2. 测试 (u

用bfs和dfs建树--uva10410 Tree reconstruction

将bfs作为点的顺序。 #include <iostream> #include <vector> #include <cstdio> using namespace std; const int maxn = 1000 + 5; int pos[maxn],dfs[maxn]; vector<int> mp[maxn];

Making Reconstruction-based Method Great Again for Video Anomaly Detection

Making Reconstruction-based Method Great Again for Video Anomaly Detection 文章信息：发表于ICDM 2022（CCF B会议）原文地址：https://arxiv.org/abs/2301.12048 代码地址：https://github.com/wyzjack/MRMGA4VAD 摘要视频中的异常检测是一

PCL-表面（Surface）Smoothing and normal estimation based on polynomial reconstruction

Moving Least Squares(MLS) 移动最小二乘法，可以用来平滑和重采样，接下来将介绍使用方法。https://en.wikipedia.org/wiki/Moving_least_squares（MLS介绍）使用统计分析很难去除一些数据不规则（由小距离测量误差引起）。要创建完整的模型，必须考虑光泽表面以及数据中的遮挡。在无法获得额外扫描的情况下，解决方案是使用重采样算法，

FRNet：Feature Reconstruction Network for RGB-D Indoor Scene Parsing实验补充

FRNet做了大量的消融实验，这里仔细来分析一下。 1：ResNet backbone：作者消融实验使用了ResNet34作为backbone来提取特征，将最后一层的输出简单相加起来，然后通过不断的上采样获得最终的输出。并且只在最后一层进行监督。最终在NYU取得了45.9%的成绩。我自己也跑过，说实话有些偏高。可视化：作者提到FRNet为什么可以获得比较好的结果其原因是因为考虑到了跨模

论文笔记_知名期刊与会议_CV_SLAM_3D Reconstruction

会议顶会 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)IEEE European Conference on Computer Vision (ECCV)International Conferen

100：ReconFusion: 3D Reconstruction with Diffusion Priors

简介官网少样本重建必然导致nerf失败，论文提出使用diffusion模型来解决这一问题。从上图不难看出，论文一步步提升视角数量，逐步与Zip-NeRF对比。实现流程 Diffusion Model for Novel View Synthesis 给定一组输入图像 x o b s = { x i } i = 1 N x^{obs}=\{x_i\}^N_{i=1} xobs=

生成模型 | 数字人类的三维重建(3D reconstruction)调研及总结【20231210更新版】

本文主要集中于图片到三维重建的算法模型，其中包含人体重建，人脸重建等 1.三维人体重建 1.1.2015_SMPL: A Skinned Multi-Person Linear Model 论文地址：SMPL2015.pdf (mpg.de) 代码地址：CalciferZh/SMPL: NumPy, TensorFlow and PyTorch implementation of huma

异常检测(五):DRAEM--A discriminatively trained reconstruction embedding for surface anomaly detection

哎，这篇文章和我们现在做的工作很像

End-to-End Reconstruction-Classification Learning for Face Forgery Detection

一、研究背景现有模型主要通过提取特定的伪造模式进行深度伪造检测，导致学习到的表征与训练集中已知的伪造类型高度相关，因此模型难以泛化到未知的伪造类型上使用。二、研究动机 1.真实样本的特征分布相对更为紧凑，因此学习真实人脸之间的共同特性比学习训练集呈现出的过拟合伪造特性更为合适。 2.为习得真实人脸与伪造人脸的本质区别，需要提高对伪造线索的推理能力。 3.不同的伪造技术会产生不同尺度的伪造痕迹

Making Reconstruction-based Method Great Again for Video Anomaly Detection

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论文阅读：“Model-based teeth reconstruction”

文章目录 AbstractIntroductionTeeth Prior ModelData PreparationParametric Teeth Model Teeth FittingTeeth Boundary Extraction Reference Abstract 近年来，基于图像的人脸重建方法日趋成熟。这些方法可以捕捉整个面部或面部特定区域（如头发、眼睛或眼睑）

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Kernel Regression for Image Processing and Reconstruction（2007）论文笔记

摘要：本文调整并扩展了内核回归思想，用于图像去噪，放大，插值，融合等等。本文与一些流行的现有方法建立了关键关系，并展示了几种这些算法（包括最近普及的双边滤波器）是如何构建框架的特例。概述：本文主要研究核回归方法，来试图恢复由于成像系统的限制而破坏了的无噪的高频信息，还有退化过程，比如说压缩。我们研究回归，不仅用于插值定期采样帧（上采样），还用于恢复和增强噪声和可能不规则采样的图像。如图1