我们的方法包括两个关键步骤:局部3D高斯点云生成和全局3D高斯点云生成。在局部3D高斯点云生成中,我们通过估计相邻帧之间的相对姿态来生成局部的3D高斯点云。然后,在全局3D高斯点云生成中,我们逐步地学习全局的3D高斯点云,以覆盖整个场景。我们通过在每对图像之间应用局部3D高斯点云生成来推断第一帧和任意帧之间的相...
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...
无需任何SfM预处理在场景重建和视图合成 #人工智能 #编程 #三维重建 #计算机视觉 #算法 本文介绍了一种名为COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting的方法,用于从连续的图像序列中生成新的视角。@3D视 - 3D视觉工坊于20231214发布在抖音,已经收获了2.4万个喜欢,来抖音,记
COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting 作者:石昊 | 来源:3DCV 在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」可获取论文pdf 添加v:dddvision,备注:自动驾驶,拉你入群。文末附行业细分群 1、导读 从图像序列中进行相机姿态估计和新视角合成的问题。以往的方法在处理大相机运动时存在困难,或者需要非常长的训练时间。为了解决...