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RayRoPE
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Apple 发布 RayRoPE 用于多视图 Transformer 位置编码
Apple Machine Learning Research 推出了 RayRoPE，一种专为多视图 Transformer 设计的新型位置编码方法。这种新方法独特地编码图像块，实现 SE(3)-不变注意力，并适应场景几何。RayRoPE 使用相关的射线及其上的预测点来表示图像块位置，从而实现几何感知编码。它在新视图合成和立体深度估计等任务上展示了显著的改进，性能优于现有的位置编码方案。
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RayRoPE 引入用于多视图 3D 注意力的投影位置编码
研究人员开发了 RayRoPE，这是一种专为 3D 计算机图形学中的多视图 Transformer 设计的新型位置编码方法。这种新方法独特地编码图像块，实现 SE(3) 不变注意力，并通过预测 token 深度来适应底层 3D 场景几何。RayRoPE 在新视图合成和立体深度估计等任务中展现出了一致的改进，在 RE10K 数据集上 LPIPS 相对提高了 24%。