HaLo-NeRF:学习几何导向语义以探索无约束照片集
原标题:HaLo-NeRF:学习几何导向语义以探索无约束照片集
导读:
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文 | 烤娱 一轮又一轮的路透,一波又一波的热搜,芒果王牌真人秀《浪姐5》终于正式官宣定档,节目将于4月19日迎来首期内容。 正如此前所曝光的那样,《浪姐5》共有36位姐姐参赛....
4月29日 消息:是一款创新的系统,它结合了场景的神经表示和描述场景语义区域的文本,以实现对大型地标场景的深入理解和探索。该系统利用最新的视觉和语言模型,特别针对地标场景的语义理解进行了优化,将场景的视觉信息与描述性文本紧密相连。
HaLo-NeRF的关键特点包括:
语义区域定位: 系统能够准确地定位与建筑地标相关的各种语义概念。
超越传统模型: HaLo-NeRF的结果超越了其他3D模型和强2D分割基线。
利用互联网数据: 系统通过分析大型互联网数据集,包括类似地标的图像和弱相关的文本信息,来增强模型的细节知识。
3D兼容的分割指导: 利用场景视图之间的对应关系来启动空间理解,并为3D兼容的分割提供指导。
立体场景表示: 最终形成立体的场景表示,为数字化探索大型旅游景点提供了新的可能性。
先前工作的局限性:
以往的研究主要集中在几何重建和可视化上,而没有充分利用语言在提供导航和细粒度理解方面的语义界面作用。此外,受限的3D领域中的方法虽然利用了视觉和语言模型,但在处理无约束照片集合时面临挑战,因为它们缺乏对建筑领域的专业知识。
HaLo-NeRF的创新之处:
HaLo-NeRF通过在互联网上大规模的图像数据中使用场景视图之间的对应关系,提供了语义的空间理解指导。这不仅增强了模型对建筑地标的专业知识,还提供了3D兼容的分割,为形成立体场景表示奠定了基础。
应用前景:
HaLo-NeRF系统在数字化探索大型旅游景点方面具有巨大潜力,它为互联网图像集合的探索提供了一种新的语义理解方法。
论文地址:https://huggingface.co/papers/2404.16845
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