ProJo4D: Progressive Joint Optimization for Sparse-View Inverse Physics Estimation
ProJo4D:渐进式联合优化用于稀疏视图逆物理估计
机构 * University of North Carolina at Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校) ; Meta Reality Labs(Meta现实实验室)
专题命中 新视角合成 :3D reconstruction(abstract);novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出ProJo4D,一种渐进式联合优化框架,用于解决稀疏视图下逆物理参数估计问题,通过逐步扩展联合优化参数集,提高了4D未来状态预测和物理参数估计的准确性,达到几何精度提升10倍的性能。
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