<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>Jianfei Guo</title><link>https://longtimenohack.com/</link><description>Jianfei Guo</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Tue, 21 Nov 2023 14:44:27 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://longtimenohack.com/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Low-light Condition View Synthesis with Concealing Fields</title><link>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2023_cui_alethnerf/</link><pubDate>Tue, 21 Nov 2023 14:44:27 +0800</pubDate><guid>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2023_cui_alethnerf/</guid><description>编者按 主要任务：利用低光照的图，重建原始的充足光照的场景 主要思想：在nerf可微渲染时，从物体到视点，沿光线方向衰减亮度，把在整个空间中的光</description></item><item><title>Waymo Open Dataset v2 数据集尝试与解读</title><link>https://longtimenohack.com/posts/datasets/waymo_asset_v1v2/</link><pubDate>Thu, 09 Nov 2023 15:22:05 +0800</pubDate><guid>https://longtimenohack.com/posts/datasets/waymo_asset_v1v2/</guid><description>preliminaries: waymo v1 标注检查 lidar_camera_projection 标注 range_images, camera_projections, seg_labels, range_image_top_pose = frame_utils.parse_range_image_and_camera_projection(frame) points, cp_points = frame_utils.convert_range_image_to_point_cloud( frame, range_images, camera_projections, range_image_top_pose, ri_index=0) # first return points 是一个列表，每个 item 来自不同的 laser；每个 item 是从 range_images 计算出的 [N, 3] 尺寸点云，N 是当前</description></item><item><title>Permutohedral lattice 理论整理</title><link>https://longtimenohack.com/posts/basics_maths/permutohedral_lattice/</link><pubDate>Mon, 11 Sep 2023 09:44:43 +0800</pubDate><guid>https://longtimenohack.com/posts/basics_maths/permutohedral_lattice/</guid><description>Background maths Permutation: 置换（排列） 定义：既是一种排列，也是一种映射 n 个元素不缺失不重复的不同排列方式；每一种叫做一种置换 置换也可以定义成一种集合到自身的映射</description></item><item><title>PermutoSDF: Fast Multi-View Reconstruction with Implicit Surfaces using Permutohedral Lattices</title><link>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2023cvpr_rosu_permutosdf/</link><pubDate>Wed, 06 Sep 2023 19:00:00 +0800</pubDate><guid>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2023cvpr_rosu_permutosdf/</guid><description>编者语：主要是把 NGP 的思想推广到了一种对高维输入更友好的格点 (lattice) 上 背景：permutohedral lattice (排列多面体点阵) 背景数学知识详见我的 这篇笔</description></item><item><title>Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding</title><link>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2022siggraph_mueller_instant/</link><pubDate>Wed, 23 Feb 2022 19:00:00 +0800</pubDate><guid>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2022siggraph_mueller_instant/</guid><description>代码框架阅读 (包含详细梯度传导过程) 点击图片链接跳转至 processon instant-ngp 代码梳理 Tiny-cuda-nn 我为 tiny-cuda-nn 实现的 encoding 二阶导 PR链接</description></item><item><title>基本数学定理：关于形变</title><link>https://longtimenohack.com/posts/basics_maths/deformation/</link><pubDate>Tue, 27 Jul 2021 19:44:43 +0800</pubDate><guid>https://longtimenohack.com/posts/basics_maths/deformation/</guid><description>resource MIT Continuum Mechanics 连续介质力学 课程笔记，Chapter 2 重要参考资料：非常详尽、非常严谨、非常简洁明了，与线代知识紧密接续 虽然属于连续介质力学中的内容</description></item><item><title>Survey: nerf + surface enhancements</title><link>https://longtimenohack.com/posts/nerf/nerf_on_surface/</link><pubDate>Sat, 17 Jul 2021 19:44:43 +0800</pubDate><guid>https://longtimenohack.com/posts/nerf/nerf_on_surface/</guid><description><![CDATA[&lt;UNISURF&gt; Unisurf: Unifying neural implicit surfaces and radiance fields for multi-view reconstruction &nbsp;ICCV2021 &nbsp;&nbsp;arXiv preprint arXiv:2104.10078 Michael Oechsle,&nbspSongyou Peng,&nbspAndreas Geiger University of Tübingen,&nbspETH Zurich &nbsp;&nbsp; MPI volume rendering occupancy network Cite Preprint &nbsp; 目录 Motivation task：做了什么 核心 insight: neural radiance model 和 neural implicit shape model 可以用一种统一的方式建模 diss 目前： Overview 对 nerf 的魔改： 思路： 训练 结果 Implementation 网络结构 最优化过程 数据集 DTU Indoor Scene from SceneNet BlendedMVS Motivation task：做了什么 从多视角无 mask 图像中重建表面，并且合成新视角观测 核心 insight: neural radiance model 和 neural implicit shape model 可以用一种统一的方式建模 更高效的 sampling 过程 没有 input mask （不像 DVR，IDR 那样）的情况下也可以学到精确的表面 diss 目前： nerf： cons：没有 accurate surface pros：对非 solid scene 也能用，比如烟雾；本文 focus on solid objects DVR / IDR： pros：可以从图像重建精确表面； cons： 需要 per-pixel mask；🤔 注意 per-pixel mask 和 sihoulette 的区别 per-pixel mask 意味着物体上那些有空洞的区域也要扣掉；不然会被认为是背景色实体 网络需要适当的初始化，因为 表面渲染技术 只能在局部提供梯度信息（也就是光线和表面的交点区域） -&gt; 不像 nerf 那样整个空间都密布着梯度 直觉上讲，这种利用局部梯度信息的最优化过程就是在迭代对初始形状（总是一个球）进行变形 Overview 对 nerf 的魔改： $\alpha(x) = 1-\exp\left(-\sigma(\mathbf{x})\delta\right)$ 直接改为 $o(x)$， 即把 nerf 渲染过程中的 $\alpha(x)$ 替换为$o(x)$ ，即 Occupancy field，取值 $[0,1]$，$o=0.]]></description></item><item><title>GeoSim: Realistic Video Simulation via Geometry-Aware Composition for Self Driving</title><link>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2021_chen_geosim/</link><pubDate>Tue, 13 Jul 2021 19:44:43 +0800</pubDate><guid>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2021_chen_geosim/</guid><description>编者按 动态部件细节：轮子转动时没有的；但是这个可能对自动驾驶感知并无影响？ 做的事情都是把物体添加到已有观测中； 并没有新的整体观测视角； 并没有</description></item><item><title>NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections</title><link>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2021_martin_nerfw/</link><pubDate>Tue, 13 Jul 2021 19:44:43 +0800</pubDate><guid>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2021_martin_nerfw/</guid><description>编者按 Motivation 效果：从网络旅游照片集中重建一个三维物体 diss之前 NeRF：cons：需要几何、材质、光学都是静态的假设； task：做了什么 本文想</description></item><item><title>Neural Scene Graphs for Dynamic Scenes</title><link>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2021_ost_neural_scene_graph/</link><pubDate>Tue, 13 Jul 2021 19:44:43 +0800</pubDate><guid>https://longtimenohack.com/posts/paper_reading/2021_ost_neural_scene_graph/</guid><description>编者按 不是传统的 scene graph 中的 graph 的定义，事实上较为 hand-crafted； 额外把类别级表征模型也放到图里了，并且额外定义了一具体物体表征到类别级</description></item></channel></rss>