견고한 단안경 재구성을 위한 신경망 가우시안 동적 객체의 기여: • 우리의 방법은 까다로운 카메라 설정에서 단일 단안 비디오로부터 동적 객체를 재구성하며, 범주에 구애받지 않는 객체에도 적용할 수 있습니다. • 우리는 LRM을 활용하여 프레임별 거친 기하학을 미리 준비하고, 프레임 대응 관계를 구축하기 위한 변형 MLP를 제안하여 입력 비디오의 동적 정보와 충실하게 일치시킵니다. • 더 높은 충실도의 외관, 더 낮은 메모리 부담, 그리고 향상된 학습 속도를 제공하는 새로운 메시 가우시안 구조를 제안합니다. 또한, 뷰 과적합을 방지하기 위해 메시 가우시안에 두 가지 제약 조건을 도입합니다.
논문: https://t.co/xEFYd0ehQt