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柬埔寨木牌泰坦园直收六合-3D粉 222达利认证

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宝藏女孩【3D成人动漫】鉴黄

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:针对基于深度学习的3D视觉的大规模场景数据集

:针对基于深度学习的3D视觉的大规模场景数据集 基于深度学习的3D视觉领域已经取得了显著的进步,从神经辐射场(NeRF)驱动的3D表示学习到应用于全新视角合成(NVS)。然而,当前的针对基于深度学习的3D视觉的场景级别数据集,不管是只限于虚构环境或者狭窄的现实世界场景的选择,都非常框定。这种局限性限制了我们对现有方法进行全面的基准测试,也限制了在基于深度学习的3D分析中可能探索的领域。 为了填补这个空白,我们提出了DL3DV-10K,一个大规模场景数据集,包含51.2百万帧,从10,510个视频中捕获,涵盖了65种热点(POI)地点,包括有边界和无边界的场景,呈现出不同层次的反射、透明度和光照。 我们对DL3DV-10K进行了全新视角合成(NVS)方法的全面基准测试,揭示出NVS未来研究的宝贵观察。此外,我们利用DL3DV-10K进行的通用化NeRF初步学习研究取得了令人鼓舞的结果,突显了大规模场景级别数据集对于建立学习3D表示的基础模型的重要性。

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AI根据人眼的反射图像重建3D场景

AI根据人眼的反射图像重建3D场景 人眼的反射性质是一个未被充分重视的信息来源,马里兰大学帕克分校的研究员发现,通过AI模型和人类肖像中的眼睛反射,可以重建相机镜头之外的多个3D场景。 所有健康成年人的角膜几何形状大致相同,如果计算图像中人类角膜的像素大小,就可以准确计算出他们眼睛的方位。利用这种判断力,研究员训练了一个眼睛反射的辐射场,为了消除重建中出现的虹膜,研究员同时训练AI学习了虹膜的2D纹理图来执行纹理分解。

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