Marc Pollefeys

新しい技術が、カメラ設定がわからない画像の消失点推定を改善する。

ResFieldsは複雑な信号のためにニューラルフィールドを改善する新しいレイヤーを導入した。

新しい方法で、詳細で動的な人間のアバターが作れるようになったよ。

点と線を組み合わせると、画像の関係を推定する精度が上がるよ。

Q-REGを紹介するよ。これはエンドツーエンドのトレーニングで3Dポイントクラウド登録を最適化する方法だ。

データセットは人間のやり取りをキャッチして、AIアシスタントが現実のタスクを改善するのに役立てる。

NeRFmentationは合成データを使って単眼深度推定を改善し、モデルのトレーニングをより良くするんだ。

新しいアプローチは、都市シーン生成のために、拡散モデルとニューラルレンダリングを組み合わせている。

MVSplatは、スパース画像を使って3D再構築を効率的な技術で革命的に進化させるんだ。

カメラとレーダーデータを組み合わせることで、自動運転車の3D物体検出が向上するんだ。

動く車両のデータを使って、動的な都市のシーンをキャッチする新しい技術。

新しい方法でポイントクラウドモザイキングを使って3D環境マッピングが改善された。

1枚の画像を使って簡単かつ効果的に3Dアバターを編集する新しい方法。

新しい方法が、動いている気を散らすものを取り除いて3D画像を改善するんだ。

デジタル都市シーンの表現に新しいアプローチ、速さと質を重視。

新しい方法がロボットと自動運転車の3Dマッピング効率を向上させる。

新しい手法がコンピュータビジョンにおけるキーポイント検出の精度を向上させた。

GLOMAPは、3DモデリングのためのグローバルなSfMの効率と精度を向上させるよ。

新しいデータセットが、いろんなアプリ向けに3D環境の理解を深める。

新しい方法が3Dポイントクラウドの明瞭さと正確さを向上させる。

GEMは革新的な技術で動画予測と物体のインタラクションを変革するよ。