VidMap: Exploiting Temporal Structure for Video-Based Structure-from-Motion
VidMap:利用时序结构实现基于视频的运动恢复结构
机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) ; Google(谷歌) ; Microsoft(微软)
AI总结 VidMap结合SLAM序列约束与SfM全局优化,利用宽基线匹配和深度先验,在多样挑战性数据集上,较最新SLAM和SfM更鲁棒准确,可实现任意长未标定视频的度量重建。
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VidMap:利用时序结构实现基于视频的运动恢复结构
机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) ; Google(谷歌) ; Microsoft(微软)
AI总结 VidMap结合SLAM序列约束与SfM全局优化,利用宽基线匹配和深度先验,在多样挑战性数据集上,较最新SLAM和SfM更鲁棒准确,可实现任意长未标定视频的度量重建。
BayesAME:贝叶斯主动模型评估
机构 * Imperial College London(帝国理工学院) ; Google DeepMind(谷歌DeepMind)
AI总结 BayesAME是一种序列贝叶斯框架,可自动确定核心集大小以高效评估大型生成模型,其性能优于现有方法,且证实非随机核心集选择及连续响应对数似然的优势。