Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian Splatting Spec-Gaussian：3D高斯溅射的各向异性视图相关外观 Ziyi Yang1,3  Xinyu Gao1  Yangtian Sun2  Yihua Huang2  Xiaoyang Lyu2 杨子怡 1,3 高新宇 1 太阳扬天

文章目录 `WebGLMaterials``ShaderLib``lights_physical_fragment.glsl``lights_fragment_maps.glsl``lights_physical_pars_fragment.glsl``lights_fragment_begin.glsl` WebGLMaterials if ( material.anis

IEEE GRSL 2023：Grid Network: 基于各向异性视角下特征提取的高光谱影像分类 题目 Grid Network: Feature Extraction in Anisotropic Perspective for Hyperspectral Image Classification 作者 Zhonghao Chen , Student Member, IEEE, Da

0.摘要         由Witkin引入的尺度空间技术涉及使用高斯核将原始图像与卷积以生成更粗糙的分辨率图像。这种方法有一个主要缺点：在粗糙的尺度上准确获取“语义上有意义”的边缘位置很困难。在本文中，我们提出了尺度空间的新定义，并引入了一类利用扩散过程实现此定义的算法。扩散系数的选择在空间上变化，以鼓励区域内平滑而不是区域间平滑。实验证明了常规尺度空间的“在粗糙的尺度上不应生成新的极大值”这

张量的范数 张量的大小，使用Frobenius 范数： ∣ ∣ v ⃗ ∣ ∣ = v ⃗ ⋅ v ⃗ = v i v i （向量） ||\vec v|| = \sqrt{\vec v \cdot \vec v} = \sqrt{v_iv_i} （向量） ∣∣v ∣∣=v ⋅v ​=vi​vi​ ​（向量） ∣ ∣ T ∣ ∣ = T : T = T i j T i j

文章概要 文章先是在开头花了一半的篇幅介绍了2D丢失了层间信息、3D训练受制于设备和LSTM的困难。然后介绍他们的AH-Net可以从二维图像中学习到的卷积特征转化为三维各向异性体，并在两个数据及上表现出了state-of-the-art的成绩。 Introduction 直接利用3D信息存在着一些困难，主要体现在如下几个方面： 较小的3×3×3核可能很难从三维信息中学习有用的特征，因为每个

1 简介 提出了一种基于各向异性扩散的图像分割算法.对现有的各向异性扩散的正则化方法进行了分析.根据微分几何中共形映射的有关理论,把原扩散方程分解为关于表面曲率的二阶方程,给出了分解式的正则化条件,保证了解的稳定性.通过对扩散系数的调节,提高了对各向异性扩散过程的控制能力.在形态学分割的基础上,通过能量函数最小化实现非线性尺度空间中的区域合并,消除了分水岭算法造成的严重过分割现象.实验结果表明,

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