拡張現実 に関する最新の記事

新しい方法は、形状と色の情報を組み合わせることで特徴マッチングを強化する。

ロボットとARを使うことで、救助ミッションの安全性と効率が向上するよ。

新しいデータセットとモデルで、屋内環境の物体検出が改善されたよ。

新しい方法で画像から物体を正確に見つけるのが楽になるよ。

新しい方法が、手術用の内視鏡動画からの3D再構築を強化するんだ。

EMBAはイベントカメラ技術を使ってパノラマ映像を強化するよ。

新しい方法で、システムがオブジェクトの相互作用を学ぶのが、ラベリングを減らして改善されてるよ。

新しいアプローチがホログラフィックディスプレイを強化して、より良い視覚体験を提供するよ。

新しい方法で、ソフトシャドウマスクを使って画像の影除去が強化される。

この論文は、VLMがサイズや距離について推論する能力を評価してるよ。

MesonGSは、圧縮効率を向上させることで3Dガウシアンファイルの管理を簡単にするよ。

新しい方法が2Dセグメンテーションマスクを使って3Dシーンの明瞭さを向上させる。

GRINを紹介するよ、スパースデータを使った深度推定の新しいモデルだ。

この研究は、AR技術が初心者と専門家の両方に精密作業をどう助けるかを調べているよ。

SLAckは、動画内のさまざまなオブジェクトを追跡する新しいアプローチを提供してるよ。

新しいフレームワークが、単一のぼやけた画像から深度を正確に推定する。

AR技術は、複雑な手術中の視覚化と追跡を向上させるよ。

Hi-NeuSは、スマホのカメラで撮った画像から3Dモデルを簡単に作れるようにしてるよ。

MGSOは、シングルカメラ技術を使ってロボットのリアルタイムマッピングと位置特定を強化します。

この記事は、3D描画の精度を向上させる新しいARツールについて話してるよ。

新しい方法で複数の視点を使って深度マップの精度が向上したよ。

単一の球面ミラーを使った正確なカメラキャリブレーションの方法。

TFS-NeRFは、動画から3Dモデリングする新しい方法を提供するよ。

研究者たちが手と物体の相互作用の精度を向上させるためにCHOIRを開発した。

Omni6Dデータセットは、多様なカテゴリとリアルなシナリオで物体のポーズ推定を強化するよ。

LLaVA-3Dは、2Dと3Dの洞察を組み合わせて、より深い空間的推論を可能にするよ。

AIとARを組み合わせることで、衛星の組み立てが向上し、精度と効率がアップするよ。

ビジョンベースのポジショニングシステムの効果を評価するための新しいフレームワーク。

EAGLEモデルとデータセットは、自己中心的なビデオの理解を深めるのに役立つよ。

新しい方法がAR環境でのバーチャルサウンド統合を改善。

2D画像から効率的に3Dモデルを生成する新しいパイプライン。

拡張現実と仮想現実のための深度マップを強化する革新的な方法。

PuzzleBoardは、低解像度でさまざまなアプリケーション向けに改善されたカメラキャリブレーションを提供してるよ。

1枚の画像がどうやって複雑な3Dレイアウトを明らかにするか学ぼう。

BVTON技術がオンラインショッピングにリアルなバーチャル服のフィッティングをもたらす。

OneDet3Dはコンピュータが3D環境で物体を効率的に認識するのを助けるよ。

DARTはシミュレーションとデータ共有を通じてロボットのトレーニングを簡素化するよ。

FLAMEはユーザーのプライバシーを尊重しつつ、連邦マッピングサービスで屋内ナビゲーションを強化する。

ARfyは、リアルな空間にバーチャルオブジェクトを簡単に配置できるようにしてくれるよ。

ARLangアプリは、拡張現実と屋外スペースを組み合わせて楽しい言語学習を提供してるよ。