MOTChallenge 2015: Towards a Benchmark for Multi-Target Tracking
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.GR
Comments International Conference on Culturage Heritage, EuroMed, 2014, Nov 2014, Lemessos, Cyprus
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
Comments 17 pages, 8 figures
专题命中 三维重建 :3D vision(abstract);分类 cs.CV
Comments For correspondence, contact tejask@mit.edu
专题命中 三维重建 :point cloud(abstract);分类 cs.CV
Journal ref International Journal of Multimedia & Its Applications 6(2014)
专题命中 三维重建 :point cloud(abstract);分类 cs.GR
Comments 19 pages 16 figures
Journal ref Transactions on Graphics, vol. 33, no. 1 (Jan 2014) pp. 3:1--3:16
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
专题命中 三维重建 :point cloud(abstract);分类 cs.RO
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
Journal ref 4th International Conference on Bio-Inspired Models of Network, Information, and Computing Systems, Avignon : France (2009)
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
Comments 15 pages
专题命中 三维重建 :分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO;3D vision(journal_ref)
Comments 22 pages, 23 Figures (including supplementary material). Presented 3DV 2021. Project website: https://diffsdfsim.is.tue.mpg.de/
Journal ref 2021 International Conference on 3D Vision (3DV)
专题命中 三维重建 :分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO;3D vision(comments)
Comments International Conference on 3D Vision, 2014
面向6G的电磁世界模型:环境重建与信道预测的统一框架
专题命中 三维重建 :point cloud(abstract)
AI总结 该研究针对6G智能终端需同时实现环境感知与通信的需求,提出EMWM统一框架,融合多模态信息完成信道预测与环境重建,性能优于基线方法,具备鲁棒性与零样本泛化能力。
通过间接形状匹配梯度流从单粒子冷冻电镜数据中恢复蛋白质构象
专题命中 三维重建 :point cloud(abstract)
AI总结 本研究提出一种基于李群梯度流的间接形状匹配框架,可直接从单粒子冷冻电镜投影重建蛋白质主链,在合成数据上成功恢复单/多链蛋白质并捕捉构象转变。
Comments 28 pages, 11 figures
Cloud2to3:基于球化的三维重建方法
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract)
AI总结 针对二维转三维结构重建的视线简并难题,提出Cloud2to3框架,推广逆阿贝尔变换与AVIATOR算法,经三种基准策略测试,可稳健保留密度统计特性,定性呈现纤维连接等形态特征。
Comments revised version
包含北部喷流“Jet”的蟹状星云三维运动学重建
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract)
AI总结 利用SITELLE光谱数据对蟹状星云进行三维运动学重建,确认了北部喷流底部空腔结构,揭示脉冲星风云在喷流形成中的关键作用,并讨论了多种形成机制。
Comments 23 pages, 15 figures, now published in ApJ. Animations available at https://doi.org/10.5281/zenodo.20822317 and https://www.youtube.com/watch?v=Pi7XSaW6ZPo
Journal ref The Astrophysical Journal, 1007, 130 (2026)
2024年9月30日太阳爆发期间的元素组成演化:利用Solar Orbiter/SPICE、Hinode/EIS和Chandrayaan-2/XSM对高温与低温等离子体成分的比较
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract)
AI总结 该研究利用Solar Orbiter、Hinode、Chandrayaan-2的相关仪器,观测2024年9月30日M7.6级太阳耀斑,发现高低温等离子体成分丰度演化模式不同,揭示了FIP偏差变化与日冕重联外流和色球层等离子体混合相关的机制。
Comments Accepted in the Astrophysical Journal
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract)
专题命中 三维重建 :point cloud(abstract)
Comments 24 pages, 14 figures, 7 tables
一种基于阈值化的算子分裂方法用于曲率正则化的曲面重建
专题命中 三维重建 :point cloud(abstract)
AI总结 该研究针对点云曲面重建问题,提出结合曲率正则化、算子分裂与阈值动力学的方法,用指示函数表示曲面并分解优化问题,高效实现了尖角与凹特征的准确重建。
Comments 24 pages, 9 figures, 2 tables. Numerical experiments in two and three dimensions
GEAR:通过几何定位和外观还原重建古典绘画
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract)
AI总结 研究旨在解决从单幅古典绘画重建3D场景的难题,提出免训练的GEAR框架,先通过几何定位增强3D高斯重建稳定性,再在空间约束下恢复外观,经实验验证其在多方面优于基线,还构建了相关基准。
Comments Accepted by ACM MM 2026
基于多点观测的太阳暗条三维演化
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract)
AI总结 该研究基于特定几何模型,利用多视角多波长观测对太阳暗条爆发进行三维重建与跟踪,获取其形态、方向、速度等信息,评估了CME前沿速度,为太阳暗条及相关现象研究提供了新数据和方法。
Comments 18 pages, 11 figures, accepted for publication in ApJ
VersaQ-3D:通过通用量化对视觉几何基础变压器的架构支持
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract)
AI总结 研究针对视觉几何基础变压器(VGGT)因参数规模大及量化困难限制设备部署的问题,提出VersaQ-3D算法-架构协同设计框架,算法上有无校准量化方法,架构上设计可重构加速器,实现低比特高精度及显著加速,能在边缘设备高效进行3D重建。
从立体观测在白光中重建日风不均匀结构:日风瞬变的3D
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract)
AI总结 通过立体观测白光图像,提出一种方法重建太阳风瞬变的三维结构,揭示日冕物质抛射的复杂三维形态。
Comments 29 pages, 12 figures, 2 tables, to be published on Journal of Geophysical Research - Space Physics
表面偏微分方程的欠定傅里叶扩展
专题命中 三维重建 :point cloud(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于傅里叶扩展的表面PDE求解方法,具有高阶精度和广泛适用性,适用于任意表面,无需基函数。
Journal ref IMA J. Numer. Anal., draf109, (2025)
MEGO:学习用于通用二进制优化的专家混合模型
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract)
AI总结 研究针对离散优化问题,提出MEGO这一通用神经优化器,它由无需领域知识训练的专家混合模型构成,通过路由策略解决新问题。在多类问题上展现强大泛化能力,优于现有优化器,还提供了量化问题相似性及分类的新方法。
Comments 33 pages, 7 figures