文件名称：neural_rerendering_in_the_wild:野外神经渲染的实现
文件大小：3.22MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-06 20:12:41
野外神经渲染 Moustafa Meshry 1 ， 2 ， 2 ， 2 ，Rohit Pandey 2 ， 2 ， 2 。 1马里兰大学学院公园2 Google Inc. 出现在CVPR 2019（口头）。 本文的Tensorflow实现可在找到。 ||| 抽象的 我们探索了整个场景的捕获-记录，建模和重新渲染场景（例如季节和一天中的不同时间）下的场景。从旅游地标的互联网照片开始，我们应用传统的3D重建来注册照片并将场景近似为点云。对于每张照片，我们将场景点渲染到一个深帧缓冲中，并训练一个神经网络来学习这些初始渲染到实际照片的映射。该重新呈现网络还将潜在的外观矢量和语义蒙版作为输入，以指示瞬态对象（如行人）的位置。该模型在跨越广泛照明条件的几个公开可用图像的数据集上进行了评估。我们制作了简短的视频，展示了对图像视点，外观和语义标签的现实操作。我们还将结果与先前从互联网照片进行
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