近三年,三维重建出现了各式各样的发展:nerf、gaussian splatting等,这些技术的出现无疑是对传统3D视觉的巨大冲击,但目前来看,大多数nerf和gaussian splatting 的输入还都是sfm的结果,根据开源的结果来看准确的说应该是使用colmap的结果作为输入,当然也有一些工作是without colmap的(目前并不多)。显而易见,传统的mvs的...
▲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...
为此,本文提出了不需要COLMAP的3DGS投影(CF-3DGS)方法,它利用两个关键因素:视频中的时间连续性和显式的点云表示。 与一次性优化所有帧不同,研究者们选择以连续的方式生成场景的3D高斯,随着相机移动逐帧“生长”。在这个过程中,我们将为每一帧提取一个局部3D高斯集合,并维护...
3DGS的初始化流程中,严格遵循COLMAP增量式SFM的点云初始化流程。COLMAP是当今最受关注的主流SFM开源软件,其为3DGS提供稀疏点云,相机位姿以及对应图像参数。COLMAP的整体流程如图2所示,可简单归纳为以下环节:特征提取,特征匹配,相机位姿估计,三角测量,场景重建。 图2 COLMAP构建全流程 特征提取:这里的特征提取环节并不...
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...
GS-Net应用于生成更高质量的初始高斯椭球,取代原始3DGS的过程并增强跨场景的泛化能力。如图1所示,模型的输入是通过COLMAP重建的稀疏点云,输出是预测的密集椭球数组。模型的各个组件,包括编码器、解码器以及应用于不同高斯原语的激活函数。 GS-Net编码模块: 编码模块包括特征提取和特征融合,用于分别捕获点的基本特征和...
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,...
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,即可得到前景和后景的3DGS模型。
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。