

Vggsfm
簡介 :
VGGSfM是一種基於深度學習的三維重建技術,旨在從一組不受限制的2D圖像中重建場景的相機姿態和3D結構。該技術通過完全可微分的深度學習框架,實現端到端的訓練。它利用深度2D點跟蹤技術提取可靠的像素級軌跡,同時基於圖像和軌跡特徵恢復所有相機,並通過可微分的捆綁調整層優化相機和三角化3D點。VGGSfM在CO3D、IMC Phototourism和ETH3D三個流行數據集上取得了最先進的性能。
需求人群 :
VGGSfM主要面向計算機視覺領域的研究人員和開發者,尤其是那些專注於三維重建和深度學習技術的專業人士。該技術可以用於增強現實、虛擬現實、自動駕駛等領域,幫助他們從2D圖像中提取出更精確的3D結構信息。
使用場景
在CO3D數據集上進行三維重建
在IMC Phototourism數據集上進行相機和點雲重建
在ETH3D數據集上進行相機姿態和3D結構的重建
產品特色
從輸入圖像中提取2D軌跡
使用圖像和軌跡特徵重建相機
基於這些軌跡和相機參數初始化點雲
應用捆綁調整層進行重建細化
完全可微分的框架設計
在野外應用中重建照片,展示估計的點雲和相機
在Co3D和IMC Phototourism上進行相機和點雲重建的定性可視化
在每一行中,最左側的幀包含查詢圖像和查詢點,預測的軌跡點顯示在右側
使用教程
1. 準備一組不受限制的2D圖像作為輸入
2. 使用VGGSfM模型從輸入圖像中提取2D軌跡
3. 利用提取的軌跡和圖像特徵重建相機
4. 基於軌跡和相機參數初始化點雲
5. 應用捆綁調整層進行點雲和相機的重建細化
6. 對重建結果進行評估和優化,確保精度和可靠性
7. 將重建的3D結構應用於相關領域,如增強現實、虛擬現實等
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