Восстановление 3D и спектрального изображения растений с помощью нейронных сетей

Для высокопроизводительного анализа фенотипа растений разработана стационарная система визуализации, использующая гиперспектральную NeRF для реконструкции трехмерных облаков точек, при которой растение, помещенное на вращающийся стол перед тефлоновым фоном, сканируется неподвижной камерой в процессе полного оборота, что позволяет отказаться от сложных движущихся установок и эффективно создавать трехмерные модели с использованием спектральных данных в выделенных областях.

Новый подход позволяет создавать трехмерные модели и анализировать спектральные характеристики объектов, используя статические гиперспектральные изображения и нейронные поля излучения.

Восстановление 3D-изображений по данным радаров: новый подход

Восстановление геометрии транспортного средства Jeep 93 из данных фазовой истории радиолокационного сканирования с использованием сети, основанной на signed distance function (SDF), демонстрирует, что регуляризация оптимизации сети посредством генерации изо-точек позволяет добиться более точного восстановления формы при использовании 66 или 99 частот во входном слое.

Исследователи предлагают метод восстановления и повышения четкости трехмерных моделей объектов по данным синтетической апертуры радара (SAR) с использованием нейронных неявных представлений.

Дополненная реальность обретает голос: управление визуальным стилем силой команд

Техническая архитектура ShadAR демонстрирует систему, предназначенную для адаптации и функционирования во времени, где компоненты не просто изнашиваются, а эволюционируют, сохраняя функциональность в изменяющейся среде, подобно механизмам, рассчитанным на долговечность и устойчивость к воздействию времени.

Новое приложение позволяет пользователям изменять восприятие окружающего мира в дополненной реальности, используя простые голосовые команды для генерации шейдеров.