谷歌CVPR2021：AR/VR关联性研究成果
或能用于增强现实/虚拟现实的部分论文
（映维网 2021年06月24日）2021年计算机视觉和模式识别大会（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition；CVPR）正在如火如荼地进行中，并已经公布了收录的论文。
对于今年的CVPR大会，谷歌人工智能团队共有70多份论文获得了收录，并介绍了在计算机视觉的一系列研究，包括对象映射与渲染，3D人类姿态生成，语义分割和透明对象关键点估计等等。
下面映维网整理了或能应用于增强现实/虚拟现实的部分论文及相关摘要：
1. SPSG: Self-Supervised Photometric Scene Generation from RGB-D Scans
SPSG可以以自监督方式学习推断未观察到的场景几何和颜色，从而根据RGB-D扫描观察中生成高质量彩色三维场景模型。这种自监督方法用更完整的版本来关联不完整的RGB-D扫描，从而同时修复几何和颜色。值得注意的是，所述方法不依赖3D重建损失来为3D几何和颜色重建提供信息，而是建议在2D渲染操作对抗性和感知损失，以实现场景的高分辨率、高质量彩色重建。这利用了来自单个原始RGB-D帧的高分辨率、自一致性信号。所以，通过直接利用2D信号来为3D场景生成提供信息，团队提出的方法能够生成3D场景的高质量彩色重建。
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