三维地图中的视觉定位:比较点云、网格和NeRF表示 2. 摘要 本文介绍并评估了一种跨模态全球视觉定位系统,该系统可以在使用视觉和激光雷达感测构建的彩色3D地图表示中定位相机图像。我们提出了三种创建彩色3D地图的不同方法:点云、网格和神经辐射场(NeRF)。我们的系统从这些表示中构建了合成RGB和深度图像对的数据库。
所提出的 NeRF-LiDAR 模型由两个重要模块组成:1)重建模块,使用 NeRF 重建现实世界以及标签; 2)生成模块,学习通过逐点对齐和特征级对齐生成真实的点云。 由于本文的 NeRF-LiDAR 可以生成真实的 LiDAR 点云以及准确的语义标签,因此在实验中,本文通过在生成的 LiDAR 点云上训练不同的 3D 分割模型来验证 NeRF-...
聚合来自每个输入视图的点云,以组合整个场景的融合点云。每个体素通过参考这个融合的点云来确定其在场景中的密度和外观。 本文的主要贡献如下: 首次提出了一种用于稀疏输入视角的深度引导鲁棒快速点云融合NeRF,最大限度地减少了不准确深度值的影响; 提供了NeRF框架下的点云表示方法,是首个与点云融合的NeRF模型; 与...
本期视频讲解的论文:Point-NeRF: Point-based Neural Radiance Fields 本文基于点云,为每个点云赋予局部特征,渲染时取出着色点附近的点中的特征向量,解码获得radiance和体密度。本文的意义在于能够将NeRF方法迁移到传统点云表达上,使之有望在实现照片级渲染的同时,兼容众多成熟的传统三维重建方法。 项目地址(包含展示、...
太强了!RenderOcc:仅使用2D标签和Nerf监督视觉Occupancy 682 0 00:39 App 点云地图中的重定位 4984 0 02:30 App VastGaussian:首个基于3D Gaussian Splatting的大场景高质量重建和实时渲染方法 3308 0 01:09 App 清华大学&英伟达 | DriveEnv-NeRF:基于NeRF实现高逼真自动驾驶场景,离线测试! 2092 0 01:19...
NeRF 是神经辐射场（Neural Radiance Field）的首字母缩写，它是一种基于神经网络的 3D 重建技术，不同于传统的三维重建方法把场景表示为点云、网格、体素等显式的表达，它独辟蹊径，将场景建模成一个连续的 5D 辐射场隐式存储在神经网络中，只需输入多角度的 2D 图像，就可以通过训练得到一个神经辐射场模型，...
SLAM方法的前端里程计部分使用了神经点场和体素渲染的技术。首先,它将图像划分为4×4的「块」,并将每个块的中心像素投影到对应的3D点。接着,通过未经训练的单层卷积神经网络,对每个投影点进行特征嵌入,这些投影点和特征嵌入构成了神经...
2.产生点云 终端gaussian-splatting目录下输入 python convert.py -s data 用安装的colmap产生点云,会花费一些时间 3.查看点云 colmap窗口出现后,选择file->import model 选择文件夹:gaussian-splatting/data/sparse/0,确定 遇到弹窗×掉 可以看到生成的点云,红色相机路径。
传统的被动式三维重建中,首先从不同角度拍摄待重建物体的彩色图像,随后通过SfM(structure from motion)等技术获得相机位姿和模型的初始点云。随后通过深度估计、点云的稠密重建、网格重建及优化和网格贴图等流程得到最终带有贴图的模型。 主动式 在传统的主动式三维重建...
NeRF的出现源于对传统的3D重建技术的局限性的观察。传统的3D重建技术,如立体重建和深度学习的3D卷积神经网络,主要依赖于离散的3D体素或点云表示来对3D空间进行建模。这些方法虽然取得了一些进展,但都存在着各种问题,比如模型精细度的限制、处理透明和半透明物体的困难等。