长沙网站创建,查网址是否安全,wordpress 标签云插件,谷歌paypal官网登录入口文章目录 一、多尺度与图像金字塔：从全局结构到局部细节二、特征提取与匹配2.1 从数据采集的角度2.2 从数据增强的角度2.3 从特征提取的方式三、以多尺度的方式使用特征3.1 特征提取与匹配3.1.1 多尺度特征检测3.1.2 金字塔匹配3.2 深度估计与立体匹配3.2.1 多尺度立体匹配3.2… 文章目录 一、多尺度与图像金字塔：从全局结构到局部细节二、特征提取与匹配2.1 从数据采集的角度2.2 从数据增强的角度2.3 从特征提取的方式 三、以多尺度的方式使用特征3.1 特征提取与匹配3.1.1 多尺度特征检测3.1.2 金字塔匹配 3.2 深度估计与立体匹配3.2.1 多尺度立体匹配3.2.2 金字塔方法 四、在三维模型上进行多尺度五、多尺度优化策略5.1 多尺度优化5.2 多尺度数据融合5.3 不同尺度的设定 六、根据语义划分尺度6.1 核心思想6.2 语义信息的引入6.2 多尺度处理 七、实验步骤7.1 数据获取与预处理7.2 语义分割7.3 尺度分配策略7.4 多尺度特征提取与融合7.5 三维重建与优化 八、论文8.1 Deformable NeRF using Recursively Subdivided Tetrahedra8.2 City-on-Web: Real-time Neural Rendering of Large-scale Scenes on the Web8.3 Multi-Scale 3D Gaussian Splatting for Anti-Aliased Rendering8.4 MonoSDF: Exploring Monocular Geometric Cuesfor Neural lmplicit Surface Reconstruction8.5 Neural Body: Implicit Neural Representations with Structured Latent Codes for Novel View Synthesis of Dynamic Humans8.6 PIFu: Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution Clothed Human Digitization 九、其他9.1 shortcut9.2 超分 参考文章 多尺度是一种策略、技巧；而不是思想，已经算是基础操作了 一、多尺度与图像金字塔：从全局结构到局部细节 图像金字塔：逐层下采样，或者卷积。到高维这里，可能就是黄色的东西，当然，可能中间会加入shortcut，把前面的东西加到后面去。 VIT就是算一个像素之间的注意力； 整体的核心就是，从不同的分辨率去感知这个图像，会有不同的效果。计算量的权衡问题；比如输入是个高分辨率的图片，比如做三维重建，可能就会对于显存有很大的压力的存在，所以可能需要进行下采样这个情况。 还有就是切出一小块区域，有点是局部的细节是有了，但是对于整体式没法感知的。 还有就是coarse to fine的思想（对于特征提取和重建）就是一开始是对非常分辨率特别低的图片进行提取或者重建（当然，此时的效果并不好），之后再对前一次的图片的信息，进行细化，逐步精确。 优势是可以平衡显存和计算量的问题，不用一开始就把显存拉的很高。可以在一定程度上增加模型的鲁棒性。如果一开始
