[广西]贺州市交通运输局四项举措打造市级依法
当今，图像理解任务最成功的方法，取决于前馈神经网络。尽管这种方法，通过微调提供了经验准确性、效率和任务适应性，但也有根本的缺点。现有网络通常难以在不同的数据集之间进行归纳，即使是在相同的任务上。通过设计，这些网络最终推断出高维场景特征，这对分析是具有挑战性的。当试图基于二维图像来预测三维（3D）信息时，尤其如此。
今日，普林斯顿大学Julian Ost, Tanushree Banerjee，Felix Heide等，在Nature Machine Intelligence上发文，提出了将具有RGB输入的视觉问题，重铸为逆渲染问题，通过在预训练3D对象表示的潜在空间上，优化了可微分渲染流程，并检索在给定输入图像中，很好地表示对象实例的应用潜力。
通过在生成的潜在空间上，优化了图像损失来解决3D多目标跟踪的任务，该生成的潜在空间固有地分离形状和外观属性。不仅研究了跟踪的替代方案，而且还可以检查生成的对象，对失败情况进行推理，并解决不明确的情况。
通过专门从合成数据中学习生成先验，并在两个大规模自主机器人数据集上，评估基于相机的3D跟踪，验证了这种方法的泛化和缩放能力。这种方法完全看不到这两个数据集，并且不需要进行微调。
基于反向神经网络渲染，实现可推广和可解释的三维跟踪。
图1:用于单目多目标跟踪和逆向渲染优化的逆向渲染。
图2:仅摄像机多目标跟踪的定量评估和消融实验。
图3:概括多目标跟踪结果。
图4:布局生成。
标签：反向神经网络
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