港科大(广州)&思谋联合论文入选ICCV 2023最佳论文候选

近日，第19届国际计算机视觉会议（ICCV 2023）在法国巴黎正式举办由香港科技大学广州校区陈颖聪研究团队与思谋科技合作完成的一篇论文，入选最佳论文候选ICCV是全球计算机领域的三大顶级学术会议，与CVPR和ECCV齐名。

据悉，此次会议共收到 8068 篇论文的投稿，最终收录仅2161篇，而入选获奖候选名单的只有17篇△港科广&思谋联合论文本次入选的论文名为Ref-NeuS: Ambiguity-Reduced Neural Implicit Surface Learning for Multi-View Reconstruction with Reflection，提出了一种从照片重建反光物体三维模型的方法。

针对当前利用隐式表面表示以及体素渲染对反光物体进行多视角重建时存在误差的问题，论文中提出多视角一致性是正确重建物体的先决条件，而反光物体与环境光的交互破坏了多视角一致性，从而导致重建的误差针对该问题，研究团队利用基于投影的多视图信息，将反光部分建模为异常样本，提出用反光得分来表示异常概率。

在建模光度一致性损失函数时，利用估计的反光得分对光度一致性损失进行重权重，以削弱反光异常值对重建的影响论文地址：https:、、arxiv.org、abs、2303.10840

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