![arxiv：2404.06507V2 [CS.CV] 2024年4月10日](/simg/8/887ff3945aa835c753f3eaf566e04ff3f0a6cc4f.webp)
机构名称：
¥ 1.0
用手操纵的对象（即Manipulanda）对于从互联网视频中重建的重建尤其具有挑战性。手不仅会阻塞大部分观察，而且对象通常仅在少数图像像素中可见。同时，在这种情况下出现了两个强大的安装：（1）估计的3D手有助于消除对象的位置和规模，以及（2）相对于所有可能的观察，Manipulanda的集合很小。考虑到这些见解，我们提出了用于手持对象重建的可扩展范式，该范式基于大型语言/视觉模型和3D对象数据集的最新突破。鉴于单眼RGB视频，我们的目标是随着时间的流逝，以3D的形式重建手持对象几何形状。为了获得最佳性能的单帧模型，我们首先提出MCC手对象（McCho），该模型共同重建手和对象地理位置 - 给定单个RGB图像，并将3D手推断为输入。随后，我们使用GPT-4（v）提示文本到3D生成模型，以检索与图像中对象匹配的3D对象模型；我们称此对齐方式检索重建（RAR）。RAR提供
arxiv：2404.06507V2 [CS.CV] 2024年4月10日
主要关键词
![arxiv：2404.06507V2 [CS.CV] 2024年4月10日PDF文件第1页](/bimg/0/0ca3406e8cd24ff62c7088e52415eac6a1738fd8.webp)
![arxiv：2404.06507V2 [CS.CV] 2024年4月10日PDF文件第2页](/bimg/d/da278e44a89c38fcac1fb8b8540ad55145655cb0.webp)
![arxiv：2404.06507V2 [CS.CV] 2024年4月10日PDF文件第3页](/bimg/f/fc4b0df9dd55ebdec2bdf7ef0ce322073cbf3801.webp)
![arxiv：2404.06507V2 [CS.CV] 2024年4月10日PDF文件第4页](/bimg/3/301e4e84b1e8422c48cf4b382d8ee51ef9f95b05.webp)
![arxiv：2404.06507V2 [CS.CV] 2024年4月10日PDF文件第5页](/bimg/e/e31ba6613f5da81f7e1d53c97b818d802d183302.webp)
相关文件推荐
![arxiv：2404.10901v1 [CS.AI] 2024年4月16日](/simg/a/a0b09a83b907fac24dd8321c8bc61a8a734f9545.webp)
![arxiv：2404.11027V1 [CS.AI] 2024年4月17日](/simg/0/06939e0fc684e004fd4b9403eb6b6eccf4469b3f.webp)
![arxiv：2404.08148v1 [CS.CL] 2024年4月11日](/simg/2/2a6fe29623c4e2bceacf62862efeb81e6a7d68ba.webp)
![arxiv：2302.01579V2 [CS.CV] 2023年4月10日](/simg/2/24e2e5223943bc4be28038f7ee750871be36b74d.webp)
![arxiv：2404.07116v1 [physics.optics] 2024年4月10日](/simg/9/9e0a0167acfa16c877cf515818dc980825e55f6a.webp)
![arxiv：2404.00532v1 [CS.CV] 2024年3月31日](/simg/3/3ee124e8a4ce176f01eef2caffa0c7e8d3d8640d.webp)
![arxiv：2404.01676v1 [cs.lg] 2024年4月2日](/simg/5/54ec0d07d0fe8da986eded1fca56ca40136804af.webp)
![arxiv：2404.03566v1 [cs.cv] 2024年4月4日](/simg/e/eb78931c93bd032ba0cea44d8e2c44ba117d9aad.webp)
![arxiv：2404.19622v1 [cs.hc] 2024年4月30日](/simg/8/8fbe3a2ca039d0410d75f8218ee8c97e747fa324.webp)
![arxiv：2404.09946v1 [cs.lg] 2024年4月15日](/simg/6/6f3e91109d4c9b5c2b050e91d284a2d57d9350f6.webp)
![arxiv：2404.09263v1 [cs.cv] 2024年4月14日](/simg/9/9cc7f75ab658a900e3abbb8ce9593522249ce84d.webp)
![arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日](/simg/b/b805ed0b9d6754219a9944f320dfe64ccf053ae1.webp)
![arxiv：2404.03222v1 [cs.lg] 2024年4月4日](/simg/c/cc046c13b72e89a1224fba508d859e69284459f4.webp)
![arxiv：2404.09356v1 [cs.cy] 2024年4月14日](/simg/a/af671677bb2f10e2f30fb80f0a64bce283355720.webp)
![arxiv：2404.16907v1 [q-bio.gn] 2024年4月25日](/simg/b/bbc93b7d32150cde89111cf9e07add3ada32f5bc.webp)
![arxiv：2403.16520v1 [CS.CV] 2024年3月25日](/simg/8/8cb841217ed2eb429029410da59fc3a242748727.webp)
![arxiv：2402.01166v2 [CS.CV] 2024年3月19日](/simg/e/ebc69f9db689b7dd8b3a8bb2751bb41627c75942.webp)
![arxiv：2404.00019v1 [CS.HC] 2024年3月19日](/simg/4/4d6ec2c5822cd74ba0e50cdc16c525cfef1d9813.webp)
![arxiv：2404.09393v2 [CS.CE] 2024年8月4日](/simg/c/c123b929ee31acbf96b6c3a6808f63c0a616b96e.webp)
![arxiv：2209.00915v3 [CS.CV] 2024年3月24日](/simg/c/c0761a6693346385fec35d9c2df34b28d9f3166c.webp)
![arxiv：2402.18507V1 [CS.CV] 2024年2月28日](/simg/5/5d5c6259445256728ff11c08e770f085388afbe6.webp)
![arxiv：2401.13011v1 [CS.CV] 2024年1月23日](/simg/6/67707d93a68d8de92fb0df09f0166afe1e307108.webp)
![arxiv：2303.09171v3 [CS.CV] 2024年1月31日](/simg/f/ff2103e46fc111d77d9c88fa924fb41c96cc989b.webp)
![arxiv：2403.05170V1 [CS.CV] 2024年3月8日](/simg/1/12325d057c6e741ba5f8c82c86276e48012ca2de.webp)
![arxiv：2307.09283v8 [CS.CV] 2024年3月14日](/simg/2/231e683527f9f038ee06512ba838618d224b6bd2.webp)
![arxiv：2312.02923v2 [CS.CV] 2024年3月23日](/simg/4/40882b3ffbfd487cf7175f96e2e115dcc1407847.webp)
![arxiv：2305.08060v2 [CS.SE] 2024年4月24日](/simg/a/af2d83b1b0da84a24ba64f62f94c32bbecd1cb70.webp)
![arxiv：2403.07692v2 [CS.CV] 2024年3月14日](/simg/0/07e144d34759045ee888c8d72197c74b0cc21d50.webp)
![arxiv：2404.14153v1 [physics.optics] 2024年4月22日](/simg/0/0b6f5490baec3d2905db4fc7953d6c633b47c85f.webp)
![arxiv：2212.04965v2 [CS.CV] 2024年5月20日](/simg/f/fac022dade369cf22ce77cd10d24214e6618a3d2.webp)