VGGSfM
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Vggsfm
简介 :
VGGSfM是一种基于深度学习的三维重建技术,旨在从一组不受限制的2D图像中重建场景的相机姿态和3D结构。该技术通过完全可微分的深度学习框架,实现端到端的训练。它利用深度2D点跟踪技术提取可靠的像素级轨迹,同时基于图像和轨迹特征恢复所有相机,并通过可微分的捆绑调整层优化相机和三角化3D点。VGGSfM在CO3D、IMC Phototourism和ETH3D三个流行数据集上取得了最先进的性能。
需求人群 :
VGGSfM主要面向计算机视觉领域的研究人员和开发者,尤其是那些专注于三维重建和深度学习技术的专业人士。该技术可以用于增强现实、虚拟现实、自动驾驶等领域,帮助他们从2D图像中提取出更精确的3D结构信息。
总访问量: 3.7K
占比最多地区: US(54.33%)
本站浏览量 : 59.3K
使用场景
在CO3D数据集上进行三维重建
在IMC Phototourism数据集上进行相机和点云重建
在ETH3D数据集上进行相机姿态和3D结构的重建
产品特色
从输入图像中提取2D轨迹
使用图像和轨迹特征重建相机
基于这些轨迹和相机参数初始化点云
应用捆绑调整层进行重建细化
完全可微分的框架设计
在野外应用中重建照片,展示估计的点云和相机
在Co3D和IMC Phototourism上进行相机和点云重建的定性可视化
在每一行中,最左侧的帧包含查询图像和查询点,预测的轨迹点显示在右侧
使用教程
1. 准备一组不受限制的2D图像作为输入
2. 使用VGGSfM模型从输入图像中提取2D轨迹
3. 利用提取的轨迹和图像特征重建相机
4. 基于轨迹和相机参数初始化点云
5. 应用捆绑调整层进行点云和相机的重建细化
6. 对重建结果进行评估和优化,确保精度和可靠性
7. 将重建的3D结构应用于相关领域,如增强现实、虚拟现实等
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