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题名面向动态三维人体重建的神经辐射场加速方法
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作者
肖祎龙
邓伊琴
陈志刚
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机构
中南大学计算机学院
山东大学控制科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第8期95-106,共12页
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基金
2020年度科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109605)
国家自然科学基金(62301300)
+2 种基金
中国博士后自然科学基金(2023M732090)
长沙市科技计划重大专项(kh2103016)
山东省自然科学基金(ZR2023QF053)。
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文摘
针对动态三维人体重建场景下神经辐射场训练效率低和体渲染计算复杂度高的问题,提出一种神经辐射场(NeRF)加速方法。引入多分辨率哈希编码作为位置特征编码,提高神经辐射场的局部细节特征表示能力,加快模型收敛;设计体密度估计网络,添加不透明度损失函数,结合PP-Matting方法输出的人体透明度图优化体密度估计网络,通过估计体渲染过程中相机射线上透射率分布,结合逆变换采样实现体渲染重要性采样,减少无效采样点,提高体渲染计算效率;通过二值化透明度图获得高精度人体前景掩码,提高人体重建数据集质量。实验结果表明,引入多分辨率哈希编码和体渲染重要性采样策略后,该方法在ZJU-MoCap和SHTU-MoCap数据集上重建速度相较Neural Body、HumanNeRF和MonoHuman等人体重建方法提高17.7%、9.5%和37.5%,且重建精度更高,通过PP-Matting方法配合二值化操作将人体掩码提取精度提升至96%以上。
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关键词
三维人体重建
神经辐射场
体渲染加速
人体掩码提取
位置特征编码
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Keywords
3D human reconstruction
Neural Radiance Field(NeRF)
volume rendering acceleration
human mask extraction
positional encoding
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融合强化注意力机制的农田杂草识别方法
被引量：2
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作者
惠巧娟
马伟
边超
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机构
银川科技学院信息工程学院
宁夏大学新华学院
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出处
《中国农机化学报》
北大核心
2023年第4期195-201,共7页
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基金
宁夏高等学校科学研究项目(NGY2020114)。
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文摘
针对农作物与杂草交叉生长,导致杂草等目标难以识别的问题,提出一种融合强化注意力机制的农田杂草识别方法。首先,利用主干网络进行特征提取,并在此基础上提出一种强化注意力模块,从水平和垂直等两个维度细粒度进行位置特征编码,通过计算原始主干网络提取的特征与位置编码之间的偏移量,强化目标物体的定位与识别;然后,在单层注意力机制的基础上,引入上下文关系链条,进一步强化模型的泛化性能,最后,结合迁移学习的训练方式缓解小样本数据集极易造成过拟合的问题。通过测试单一目标物体和交叉生长的多目标物体在晴天、雨天和阴天等多场景环境下的识别性能,结果表明,本文方法分别可以实现单一目标物体和交叉生长的多目标物体92.84%和90.01%的平均识别准确率。
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关键词
农田杂草
注意力机制
强化注意力
位置特征编码
迁移学习
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Keywords
agricultural weeds
attention mechanism
strengthen attention
position feature encode
transfer learning
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分类号
S451
[农业科学—植物保护]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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