Marc Pollefeys

Combinare punti e linee migliora l'accuratezza nel valutare le relazioni tra le immagini.

Presentiamo Q-REG, un metodo che ottimizza la registrazione delle nuvole di punti 3D attraverso un allenamento end-to-end.

Un dataset cattura le interazioni umane per migliorare gli assistenti AI nelle attività quotidiane.

NeRFmentation migliora la stima della profondità monoculare usando dati sintetici per una migliore formazione del modello.

Un approccio innovativo combina modelli di diffusione con il rendering neurale per la generazione di scene urbane.

MVSplat rivoluziona la ricostruzione 3D usando immagini sparse con tecniche super efficienti.

Combinare i dati della camera e del radar migliora il rilevamento 3D degli oggetti per i veicoli a guida autonoma.

Una nuova tecnica cattura scene dinamiche di città usando dati da veicoli in movimento.

Un nuovo metodo migliora la mappatura dell'ambiente 3D usando il mosaico di nuvole di punti.

Un nuovo metodo per modificare facilmente ed efficacemente avatar 3D usando una sola immagine.

Un nuovo metodo migliora le immagini 3D rimuovendo le distrazioni in movimento.

Un approccio fresco alla rappresentazione delle scene urbane digitali, che punta su velocità e qualità.

Nuovo metodo migliora l'efficienza della mappatura 3D per robot e auto a guida autonoma.

Un nuovo metodo migliora la precisione del rilevamento dei punti chiave nella visione artificiale.

GLOMAP migliora l'efficienza e la precisione globale di SfM per la modellazione 3D.

Un nuovo dataset migliora la comprensione degli ambienti 3D per diverse applicazioni.

Nuovi metodi migliorano la chiarezza e la precisione delle nuvole di punti 3D.

GEM trasforma la previsione dei video e l'interazione con gli oggetti grazie a tecnologia innovativa.