▲图1|新视角合成和相机姿态估计的比较。我们提出的无需COLMAP的3D高斯投影(CF-3DGS)在不依赖已知相机参数的情况下实现了更稳定的姿态估计和更优的新视角合成质量。©️【深蓝AI】编译 2. 方案提出 最近,3DGS投影方法被提出,通过采用点云表示扩展了NeRF中的体素渲染。虽然最初的想法是使用预先计算的相机参数的...
1、掌握视觉三维重建整个流程,对colmap框架有深刻的理解,同时对于其他框架也能较快的入手 2、掌握多视图几何算法、光束法平差以及各种改进如融合gps、融合深度信息、多源数据处理等等 3、锻炼举一反三的能力,将colmap中优秀的算法应用到其他地方,如gaussian splatting、AR视觉定位等 4、形成工程化思维,将colmap开源框架...
4.先验地图的定位:是AR的核心,这个话题要完整的论述需要长篇大论,所以这里只是基于colmap本身的sift来实现,里面也会有一些不少的tricks。 5.相比于colmap的incremental sfm 而言,其框架不具备全局和全景的功能,二期加入全局和全景的知识是具备潜在的目的和意义: 目前不少用户的数据都是forward motion case ,特别是特...
用colmap创建初始化点云(点云信息是三维的坐标,是有深度信息的) 2、3Dgaussian的位置与形状 3D gaussian distribution 这个协方差很自然地是一个正半定矩阵,可以拆分成: 3、3Dgaussian的颜色和不透明度 (1)3D gaussian 不是一个纯色的粒子 在不同视角方向下颜色不一样 ...
Structure from Motion:使用SfM从一组图像中估计出点云,可以直接调用COLMAP库操作 Structure from Motion Convert to Gaussians:将每个点建模成一个 3D 高斯图像。从 SfM 数据中,我们能推断出每个高斯图像的位置和颜色。但如果是要得到更高质量的表征的话,还需要对每个高斯函数进行训练,以推断出更精细的位置和颜色,...
已经提出了一些工作来解决3D-GS中的few-shot问题。Chung引入了一种深度正则化方法来避免few-shot图像合成中的过拟合。通过分别利用从COLMAP和单目深度估计模型获得的稀疏和密集深度图来引入几何约束。为了防止过拟合,该方法对几何平滑度采用无监督约束,并利用Canny边缘检测器来避免深度变化显著的边缘区域的正则化。
首先,使用相机对前景和背景的物体进行扫描,并将扫描结果按照帧截取成连续的图像序列。随后,利用结构从运动(SFM)技术(如Colmap)对这些连续图像进行初始化,生成稀疏的场景点云分布,再以此点云分布初始化3DGS。经过一段时间的迭代和训练后,即可得到前景和后...
我们提出的无需COLMAP的3D高斯投影(CF-3DGS)在不依赖已知相机参数的情况下实现了更稳定的姿态估计和更优的新视角合成质量。©️【深蓝AI】编译 最近,3DGS投影方法被提出,通过采用点云表示扩展了NeRF中的体素渲染。虽然最初的想法是使用预先计算的相机参数的,但我们发现它为...
表III比较了所有在同一平台上实现的可复现开源算法的渲染结果。3DGS和NeRF++不进行姿态估计,而是使用COLMAP获得初始输入。SplaTAM、MonoGS和Gaussian-SLAM则依赖损失函数来优化姿态,因此我们复制了两次渲染结果:一次使用真实值姿态,一次使用它们自己估计的姿态。