基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之性能比较和未来研究方向...

最新推荐文章于 2023-12-18 20:44:33 发布
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分类专栏： 3D视觉从入门到精通
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本文链接：https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/106536472
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本文综述了基于图像的三维物体重建领域的最新技术和趋势，重点关注性能比较和未来研究方向。在性能比较中，讨论了包括均方误差、联合交叉（IoU）、交叉熵等精度指标，以及三维监督程度、计算时间和内存占用等性能标准。未来研究方向包括训练数据问题、不可见物体的一般化、精细重建、重建与识别的结合、专业实例重建、多对象处理、3D视频重建和全三维场景解析等挑战。

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1性能比较

本节讨论一些关键方法的性能，下面将介绍各种性能标准和度量，并讨论和比较一些关键方法的性能。

1.1精度指标和性能标准

设X为真实三维形状，X~为重建形状。下面将讨论一些用于比较三维重建算法的精度指标和性能标准。

1.1.1精度指标

评估三维重建算法精度最常用的量化指标包括：

(1)均方误差（MSEÿ

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基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之三维曲面解码...
3D视觉工坊
06-06 823
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1.三维曲面解码基于体积表示的方法在计算上非常浪费，因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。直接处理曲面时的主要挑战是，网格或点云等...
基于图像的三维物体重建：深度学习时代的最新技术、性能比较和未来研究方向
PixelCoder的博客
08-16 430
相信未来的研究将进一步推动基于图像的三维物体重建技术的发展，为计算机视觉和虚拟现实等领域带来更多的应用和突破。基于多视图的三维物体重建技术通过多个视角的图像来还原物体的三维结构，相比于单视图方法具有更多的信息量，因此具有更好的重建精度。近年来，随着深度学习的迅猛发展，基于图像的三维物体重建技术取得了巨大的突破。本文将综述当前深度学习时代下基于图像的三维物体重建的最新技术和趋势，并对其性能进行比较，同时探讨未来的研究方向。在实际应用中，可以结合三维物体重建的技术，通过图像分类的结果进一步推断物体的三维结构。
基于多幅图像的3D重建资料
connor_lele的专栏
04-29 3244
最近，由于项目需要开始接触了
基于图像的三维重建研究
liu14lang的博客
07-07 2万+
前言 三维重建，顾名思义就是对现实世界中的三维物体用计算机来进行模拟。目前主流的有两种手段：采用红外设备对物体进行测距、 基于多张有关待测物体的二维图像进行三维重建。由于前者需要红外设备，成本比较昂贵且不易操作，但是随着计算机视觉以及硬件的发展， 基于图像的三维重建正慢慢走入实际应用中。本博文主要讲的是后者基于图像的三维重建实现流程。 基于图像的三维重建，一般分为三个步骤：稀疏重建、密集重...
基于多幅图像序列的三维重建
03-20
看了那么多的基于图像序列的三维重建的文档，这个算是比较清晰简洁的了，有推导公式，RANSAC，以前想在手机上做三维重建参考的。
基于多幅图像的三维重建.pdf
10-11
基于多幅图像的三维重建.pdf
从多张图片重建3D模型（瞎七瞎八写了好多）
热门推荐
一只猫的博客
10-23 3万+
1.主要流程 1.1 SIFT：计算图片每个像素点的特征（常见的用SIFT算子） 1.2 SFM：对多张图片像素做匹配对应，通过上步得到的特征，从而估计相机参数，得到稀疏的3D信息 1.3 CMVS/PMVS：根据上步得到的相机参数，做稠密重建，得到点云 1.4 对上步的点云做后处理，得到网格，去除噪声点等。 2.使用源码 完成1.1和1.2流程可以使用Bundler（实现SF
基于图像的三维物体重建：深度学习时代的最新技术和趋势综述
TechPulseZ的博客
09-20 187
在深度学习的快速发展和计算机视觉领域的进步下，基于图像的三维物体重建成为了一个备受关注的研究领域。基于图像的三维物体重建是一个具有巨大潜力的研究领域，而维曲面解码编程作为其中的重要技术，为从二维图像中恢复三维物体的曲面表示提供了一种有效的方法。随着深度学习技术的不断发展和前沿研究的推动，我们可以期待维曲面解码编程在实现更准确、高质量的三维物体重建方面的进一步突破。维曲面解码是一种基于深度学习的三维物体重建方法，其主要目标是从输入的二维图像中还原出物体的三维曲面表示。例如，结合形状模型、局部几何约束等。
基于图像的三维物体重建：深度学习时代的最新技术和趋势（概述和编码）
3D视觉工坊
06-02 1311
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达概述三维重建是一个长期存在的不适定问题，已经被计算机视觉、计算机图形学和机器学习界探索了几十年。自2015年以来，利用卷积神经网络（...
基于多图的三维重建—第一周（特征点的学习）
hly121417的博客
02-09 1925
基于多图的三维重建—第一周（特征点的学习）特征点的基本要求常见特征点及其特性 特征点的基本要求 差异性： 特征点应该呈现出区别于非特征点的明显特征。 重复性：对应同一三维点的特征点应该在不同视角中被重复检测到。 常见特征点及其特性 Harris：该角点计算简单，具有局部特性好，但是不具有尺度不变性。 ...
可直接进行多张照片三维重建，速度很快
01-10
为解决 volumetric fusion 重建时，重建的空间划分成等大小的 voxel，显存消耗太多，难以重建大场景，并且大量 voxel 更新耗费 GPU 资源问题，斯坦福图形学组提出了 voxel hashing 算法（参考文献：”Real-time 3D Reconstruction at Scale using Voxel Hashing”），voxel hashing 只在相机测量到的场景表面划分 voxel，而不是将整个空间都划分成 voxel，从而节省显存。算法用 hash 表的形式存储在场景表面划分的 voxel block（8x8x8 voxels），方便 voxel block 的查询。算法代码开源。InfiniTAM 是对 voxel hashing 的改进，算法速度更快，适合在移动端运行。BunldeFusion mapping 部分 code 和 voxel hashing 是一样的。
基于视频的三维重建研究
07-20
这是一篇华中科技大学的硕士毕业论文，里面对三维重建技术的讲解很详细，适合作为综述来看
基于图像序列的三维重建的两篇经典文章
03-31
这是北卡的Pollefeys教授的两篇经典文章，文章介绍了基于图像序列重建三维物体的基本思想，对研究三维重建的朋友很有帮助
基于图片的三维重建
m0_37824471的博客
10-09 6415
之前的博客提及了计算机视觉中的三维重建有多种方法，详情见https://blog.csdn.net/m0_37824471/article/details/82849529，因成本问题，我是直接拍摄的RGB彩色图片，故而选用基于图片的三维重建方法，利用的是visualSFM+CMVS 建立出稠密的三维点云，再使用meshlab建立三维模型 一、VisualSFM(图片--->稠密点云) ...
基于多视图几何的三维重建
AI__CSDN的博客
07-29 3493
前言 三维重建是计算机视觉研究的重要内容之一，是根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程。 早期的三维重建更多的是通过在相机进行预标定、或相机按照特定轨迹运动的情况下进行重建，这样的三维重建只能实现静止和已知环境下的三维重建，具有一定的应用局限性。而基于计算机视觉的多视图几何三维重建，不需要相机按特定的轨迹运动，也不需要对相机进行预标定，可以从不同视角获取目标物体的多幅视图，从视图中提取目标物体的三维几何约束信息，利用约束信息即可实现景物的三维重建。 讲解主题 主题...
（三维重建学习）衡量指标
最新发布
Wu_JingYi0829的博客
12-18 2258
衡量三维重建系统或算法处理速度和实时性的重要指标……
三维重建：SLAM的粒度和工程化问题
alppkk4545的博客
05-18 403
百度百科的定义。此文引用了其他博客的一些图像，如有侵权，邮件联系删除。 申明一下，SLAM不是一个算法，而是一个工程。 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识.。而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比...
三维重建场景常用指标汇总
qq_44828583的博客
10-25 7244
MSE的值越小，表示生成的三维模型与真实模型之间的差异越小，模型性能越好。PSNR 是均方根信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio）的缩写，它是一种用于测量图像或音频的质量损失的指标，通常用于评估压缩或传输后的数据与原始数据之间的相似程度。计算均方归一化误差（MNE）：计算RMSE与真实模型的对角线距离之比，通常表示为 MNE = RMSE / D，其中 D 是真实模型的对角线距离，表示为点云或模型的两个最远点之间的距离。用于评估生成的三维模型与真实或标准模型之间的差异的指标。
现有的图像三维重建技术介绍和比较
dream_tingness的专栏
10-21 2万+
图像三维重建技术简介
单幅图像三维重建技术综述及应用前瞻
文章综述了三种关键的单幅图像三维重建技术： 1. **统计学习方法**：这种技术通常通过训练模型来学习和理解图像中的模式和特征，然后推断出潜在的三维形状。这种方法的优点是可以处理复杂的场景，但可能对大量的训练...
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