XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单眼
牺牲＃2025-08621
与Emova.me公司（https://www.emova.me/）密切合作，来自Irisa和Rennes University的Virtus团队，正在寻求从一些单眼观点中改善Avatars的3D重建。传统上，从多个视图中拟合模板多边形网格（一个3D形态模型）的头像重建方法搜索，并估计照明特性以将材料属性作为2D纹理提取[6]。然而，这些技术存在局限性（处理头发或胡须外观，缺乏镜面，缺乏眼睛或嘴巴等关键特征的精度）。最近的混合技术一直在混合神经辐射场估计（NERFS [4]，高斯Splats [3]）与基于网格的重建，以通过覆盖模板网层表面上的NERFS，2D或3D Splats来显着提高现实主义水平[1,2,2,7]。然而，这种神经辐射现场技术需要大量的视图来执行定性估计。在有限视图作为输入的情况下，该技术需要依靠强壮的先验，要么通过编码在潜在空间表示中的头像出现[5,7]，对数千个真实或合成模型进行了培训，要么通过提供其他指导来确保神经场重建的融合。
神经重症监护指南 2020-2021
• 瞳孔 OD/OS、大小、反应性、眼睑下垂 • 视力：斯内伦视力表（可使用针孔矫正屈光）、色觉测试 • 视野：测试所有四个象限、中央视觉、忽视 • 眼底：评估视盘/脉管/静脉搏动/视网膜 • 眼外肌运动：双眼下收/内收、单眼旋转、对齐 • CN V / 面部感觉：LT/PP/温度、V1-V3 距离、角膜反射 • CN VII / 面部力量 — 评估上下面部对称性、听觉过敏、味觉障碍、角膜脱水 • CN VIII：听力 — 高/低音调、VOR、前庭测试（过去指向、福田台阶测试 — 闭眼原地踏步、Dix-Hallpike、Frenzel 镜片 — 眼球震颤） • 腭抬高 — 啊啊、呕吐、悬雍垂位置、肌阵挛 • CN XI：胸锁乳突肌强度/体积、斜方肌强度/体积 • CN XII - 舌头：位置、体积、肌束震颤、力量（舌头贴着脸颊）运动：
医疗内窥镜检查实时3D重建的进步
摘要：此贡献旨在为研究人员提供有关适用于医疗内窥镜检查的实时3D重建方法的最新最新概述。在过去的十年中，计算能力方面已经取得了各种技术进步，并且在许多计算机视觉领域（例如自动驾驶，机器人技术和无人驾驶航空车辆）的研究工作增加了。其中一些进步也可以适应医疗内窥镜检查领域，同时应对诸如无特征表面，不同的照明条件和可变形结构等挑战。为提供全面的概述，进行了单眼，双眼，三眼和多眼方法的逻辑划分，并区分了主动和被动的方法。在这些类别中，我们认为柔性和非弹性内窥镜都尽可能充分地覆盖最新的内窥镜。讨论了与此处介绍的出版物进行比较的相关错误指标，并且在讨论了何时选择GPU而不是FPGA的基于摄像机的3D重建的选择。我们详细阐述了使用数据集的良好实践，并直接比较了提出的工作。重要的是要注意，除了医学出版物外，还认为对Kitti和Middlebury数据集进行评估的出版物还包括可能适用于医疗3D重建的相关方法。
低级视觉任务的语言指南的鲁棒性：深度估算的发现
通过将自然语言纳入附加指导来实现单眼深度估计的最新进展。尽管产生了令人印象深刻的结果，但语言先验的影响，尤其是在发生和鲁棒性方面，仍未得到探索。在此过程中，我们通过量化此之前的影响来解决这一差距，并引入方法以在各种环境中基准其有效性。我们生成“低级”句子，传达以对象为中心的三维空间关系，将它们纳入其他语言先验，并评估其对深度估计的下游影响。我们的关键发现是，当前语言引导的深度估计仅通过场景级别的描述和违反直觉的效果最佳地发挥作用。尽管利用了其他数据，但这些方法对于对抗性攻击并随着分配变化的增加而对性攻击和绩效下降并不强大。fi-nally，为了为未来的研究提供基础，我们识别出失败点，并提供见解以更好地理解这些缺点。使用语言进行深度估算的越来越多的方法，我们的发现突出了需要仔细考虑在现实世界中有效部署的机会和陷阱。1
![arxiv：2404.06507V2 [CS.CV] 2024年4月10日](/simg/8\887ff3945aa835c753f3eaf566e04ff3f0a6cc4f.webp)
arxiv：2404.06507V2 [CS.CV] 2024年4月10日
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
自动驾驶的单视图和多视图深度的自适应融合
来自图像的深度估计是具有广泛应用的计算机视觉中的一个长期问题。对于基于视觉的自动驾驶系统，感知深度是理解道路对象和建模3D环境图的相关性的不可或缺的模块。由于深度神经网络用于求解各种视觉概率，因此基于CNN的方法[2-5，13，39 - 42，44，44，46，48，52]主导了各种深度基准。根据输入格式，它们主要将其分为多视图深度估计[3，13，23，26，44，45，51，53]和单视深度估计[14 - 16，19，37，38]。多视图方法估计深度的假设，即给定的深度，相机校准和摄像头姿势，这些像素应相似。他们依靠表现几何形状来三角形高质量深度。但是，多视图方法的准确性和鲁棒性在很大程度上依赖于相机的几何配置以及视图之间匹配的对应关系。首先，需要足够翻译相机以进行三角度。在自主驾驶的情况下，汽车可能会停在交通信号灯处或不移动而不移动，这会导致故障三角剖分。此外，多视图方法遭受动态对象和无动电区域的影响，它们在自动驱动方案中无处不在。另一个问题是对移动车辆的施加优化。在存在的大满贯方法中不可避免地噪声，更不用说具有挑战性和可取的情况了。具体来说，我们提出了一个两个分支网络，即例如，一辆机器人或自动驾驶汽车可以在不重新校准的情况下部署多年，原因是嘈杂的姿势。相比之下，作为单视图方法[14 - 16，19，37，38]依赖于对场景的语义理解和透视投影提示，它们对无纹理区域，动态对象，而不是依赖相机姿势更为易用。但是，由于规模歧义，其性能仍然远非多视图方法。在这里，我们倾向于考虑是否可以很好地结合两种方法的好处，以实现自主驾驶场景中的稳健和准确的单眼视频深度估计。尽管已经在先前的工作中探索了基于融合的系统[1，9]，但他们都假定了理想的相机姿势。结果是融合系统的性能甚至比单视深度估计的噪声姿势还差。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的自适应融合网络，以利用多视图和单视图方法的优势，并减轻其缺点，以保持高度的精度，并在噪声姿势下提高系统的影响力。一个靶向单眼深度提示，而另一个则利用多视图几何形状。两个分支都预测了深度图和置信图。补充语义提示和边缘细节在多视图分支的成本汇总中丢失了
鼠标关键时期期间的视觉剥夺重组网络级功能连接
一个依赖经验可塑性的经典例子是眼部优势（OD）转移，其中单眼剥夺（MD）在视觉皮层中的神经元的反应性得到了深刻的改变。已经假定，OD转移还改变了全球神经网络，但是从未证明这种影响。在这里，我们使用宽局部荧光光学成像（WFOI）来表征具有遗传编码钙指示剂（THY1 -GCAMP6F）的雌性和雄性小鼠急性（3 d）MD期间基于钙的静息状态功能连通性的。我们首先通过将信号计算到噪声属性的整个数据处理管道来建立WFOI的基本性能。MD后，我们发现剥夺视觉皮层中δ条带（0.4 - 4 Hz）GCAMP6活性降低，这表明MD降低了该区域的兴奋活动。此外，MD之后，半球间视觉同位功能连通性降低，伴随着顶叶和运动同位型连通性的降低。最后，我们观察到了MD后2天达到峰值的视觉和顶叶皮层之间增强的互联网连接。一起，这些发现支持以下假设：早期MD诱导包括关联皮质在内的不同功能网络的动态重组。
scipad：将空间线索纳入无监督的姿势深入关节学习
摘要 - 不监督的单眼深度估计框架 - 作品显示出有希望的自主驱动性能。但是，现有的解决方案主要依靠一个简单的召集神经网络来进行自我恢复，该网络努力在动态，复杂的现实世界情景下估算精确的相机姿势。这些不准确的相机姿势不可避免地会恶化光度重建，并误导了错误的监督信号的深度估计网络。在本文中，我们介绍了Scipad，这是一种新颖的方法，它结合了无监督的深度置式联合学习的空间线索。具体来说，提出了一种置信度特征流估计器来获取2D特征位置翻译及其相关的置信度。同时，我们引入了一个位置线索聚合器，该位置线索聚合器集成了pseudo 3D点云中的depthnet和2D特征流入均匀的位置表示。最后，提出了一个分层位置嵌入喷油器，以选择性地将空间线索注入到鲁棒摄像机姿势解码的语义特征中。广泛的实验和分析证明了与其他最新方法相比，我们的模型的出色性能。非常明显的是，Scipad的平均翻译误差降低了22.2％，而Kitti Odometry数据集的相机姿势估计任务的平均角误差为34.8％。我们的源代码可在mias.group/scipad上找到。
基于视觉的集体运动：蝗虫
自然发生的集体运动是一种引人入胜的现象，其中蜂拥而至的自发和协调其运动。许多蜂群的理论模型都假定理想化，完美的感知能力，而忽略了基本的感知过程，尤其是对于依靠视觉感知的代理商而言。具体而言，许多蝗虫等许多蜂群中的生物视觉利用了单眼非镜像视觉，从而防止了距离和速度的完美获得。此外，蜂群的同伴可以在视觉上相互阻塞，从而进一步引入估计错误。在这项研究中，我们探索了使用非镜镜，单眼视觉在受限条件下出现有序集体运动的必要条件。我们提出了一种基于视觉的聚集运动模型，用于蝗虫样药：拉长形状，平行于水平平面的全向视觉传感器，缺乏立体深度感知。该模型解决了（i）距离和速度的非镜镜估计，（ii）视野中存在闭塞。我们考虑并比较代理商可能用来以视觉感知过程所需的计算复杂性为代价来解释部分视觉信息的三种策略。在各种几何环境（环形，走廊和环形领域）进行的计算机模拟实验表明，这些模型可以导致有序的或近地有序状态。同时，它们在达到顺序的速度上有所不同。此外，结果对代理的伸长敏感。在几何受限的环境中进行的实验揭示了模型之间的差异，并阐明了使用它们来控制蜂群剂时可能的权衡。这些建议用于进一步研究生物学和机器人技术的途径。
少突胶质细胞和髓鞘限制视觉皮层中的神经元可塑性
发育性髓鞘化是哺乳动物大脑中的一个旷日持久的过程1。一个理论是为什么少突胶质细胞成熟如此缓慢，以至于髓鞘可能会稳定神经元回路和温度，而神经元可变性则像2-4岁的动物一样。我们在视觉皮层中测试了这一理论，该理论具有明确的关键时期，用于经验依赖的神经元可塑性5。在青春期，视觉体验调节了视觉皮层中的少突胶质成熟的速率。确定少突胶质细胞的成熟是否又调节神经元可塑性，我们在青春期小鼠中遗传阻断了少突胶质细胞分化和髓鞘形成。在缺乏青春期寡聚的成年小鼠中，短暂的单眼剥夺时期导致视觉皮层对被剥夺的眼睛的反应显着降低，使人联想到通常限于青春期的可塑性。这种增强的功能可塑性伴随着剥夺后的树突状刺和脊柱大小的协调减少。此外，在没有青春期寡构成的情况下，抑制性突触传播在电路水平上的经验依赖性可塑性减少了。这些结果对少突胶质细胞塑造皮质回路的成熟和稳定并支持发育性髓鞘形成的概念，从而充当神经元可塑性的功能制动器。