Improving Physics-Augmented Continuum Neural Radiance Field-Based Geometry-Agnostic System Identification with Lagrangian Particle Optimization

Geometry-agnostic system identification is a technique for identifying the geometry and physical properties of an object from video sequences without any geometric as-sumptions. Recently, physics-augmented continuum neural radiance fields (PAC-NeRF) has demonstrated promising results for this techni...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Online) s. 5470 - 5480
Hlavní autor:	Kaneko, Takuhiro
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 16.06.2024
Témata:	Computational modeling Computer vision few-shot learning Geometry Lagrangian representation Neural radiance field neural radiance fields Pattern recognition physics-informed models System identification Video sequences
ISSN:	1063-6919
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!