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”神经网络 三维重建“ 的搜索结果
【三维重建】【深度学习】NeuS代码Pytorch实现--训练阶段代码解析(中)
【三维重建】【深度学习】windows10下NeuS工程总体预览
简单来说，NERF 模型是一种基于神经网络的三维场景重建方法。与传统方法不同，NERF 模型 只需要从单个或少数几个 2D 视角中预测每个像素点的颜色和深度值，而不需要使用多个 2D 图像或视角。它通过学习一个表示场景...
三维重建_使用神经3D网络渲染器实现单图像三维重建_优质项目实战
空洞卷积：首先是诞生背景，在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以要...
本资源包含基于Matlab深度学习（Deep Learning）的3-D U-Net 神经网络进行3-D脑部肿瘤(MRI)的分割及三维重建完整源码和所用到的BraTS数据集。 包含 一、下载训练、验证和测试数据 二、下载预训练网络和样本测试集 三...
现有基于深度学习的三维重建算法主要从深度网络的单一层进行特征获取，二维图像特征提取不完整，造成三维重建效果不理想。为提高三维重建模型的精度及准确度，充分利用二维图像细节特征，使其有效转换为三维网络，...
基于图卷积神经网络的人体三维重建.pdf
基于SIFT算法原理，构建了一个全新的算法框架。...最后与现有主流算法进行分析比对，实验结果验证了该算法的有效性，提高了特征点检测的场景自适应程度与特征点匹配、位姿恢复的精度，实现了更加高效的三维重建。
基于神经网络的三维人脸重建.pdf
基于卷积神经网络的腹腔镜下软组织器官表面的无监督学习深度估计网络，并根据视差图像进行三维重建。 实验结果表明，提出的深度估计网络所计算产生的视差图像为稠密有效的，根据视差图像进行三维重建结果较好
基于卷积神经网络的室内场景三维重建技术研究.pdf
基于卷积神经网络的腹部组织器官表面的三维重建.pdf
Nerf是2020年的一篇ECCV论文，其贡献就是通过提供2维信息来渲染3维复杂的真实场景。
目前(2023年)主流的三维重建方法主要分为以下两类：基于深度相机(结构光、TOF、双目摄像头)的三维重建基于图像的三维重建。
基于卷积神经网络的单幅图像三维人脸重建.pdf
神经辐射场（NeRF）是一种利用神经网络来表示和渲染复杂的三维场景的方法。它可以从一组二维图片中学习出一个连续的三维函数，这个函数可以给出空间中任意位置和方向上的颜色和密度。通过体积渲染的技术，NeRF可以从...
基于卷积神经网络的非织造材料三维点云重建.pdf
基于改进ALEXNET卷积神经网络的电容层析成像三维图像重建.pdf
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