感知单元包括三个同步的全球快门彩色相机,一个汽车3D激光雷达扫描仪和一个惯性传感器-所有这些都经过精确校准。我们还为涉及定位、重建和新视图合成的任务建立了基准,从而能够评估同步定位和映射(SLAM)方法、运动结构(SfM)和多视图立体(MVS)方法以及辐射场方法,如神经辐射场(NeRF)和3D高斯分布。为了评估3D重建,TLS 3D...
如图1是MVSNeRF的概览:(a)基于摄像头参数,首先将2D图像特征warp(单应变换)到一个平面扫描(plane sweep)上,构建成本体;这种基于方差的成本体编码了不同输入视图之间的图像外观变化,解释了由场景几何和视图相关明暗效果引起的外观变化;(b)然后,用3D CNN重建逐体素神经特征的一个神经编码体;3D CNN 是一个3D UNet,...
后者是无法通过直接测量得到的,因此需要使用一定的算法来获取。 COLMAP是一款通用的运动恢复结构 (SfM) 和多视图立体 (MVS) 软件,可用于点云重建。我们用COLMAP获取相机的内参和每张照片拍摄时的位姿,并根据3D特征点坐标,估计相机成像的深度范围,从而确定远、近平面,也就是边界。 操作步骤如下: 安装COLMAP,官方地址...
从上面的图片结果我们可以看到,当训练初始阶段比较大的时候,渲染得到的深度和真实物体表面深度误差较大,其原因在 Geo-NeuS 的分析中提到过。所以作者提出应该使用 MVS 得到的 sparse points 来约束表面而不是 depth map(如 MonoSDF),这又是一个 sparse points 相比于 depth map 的优势,其它两项优势在上面的 Geo...
端到端方法是指从头开始训练的无监督MVS方法,这些方法与监督方法使用相同的输入信息(如第II节中介绍的),但不使用真值深度进行监督。相反,它们通常将光度一致性、结构相似性和光滑性约束作为损失函数的一部分。 然而,无监督MVS的瓶颈在于找到准确的光度对应关系。实际场景中,非朗伯表面、相机曝光变化和遮挡会使光度一致...
如图1是MVSNeRF的概览:(a)基于摄像头参数,首先将2D图像特征warp(单应变换)到一个平面扫描(plane sweep)上,构建成本体;这种基于方差的成本体编码了不同输入视图之间的图像外观变化,解释了由场景几何和视图相关明暗效果引起的外观变化;(b)然后,用3D CNN重建逐体素神经特征的一个神经编码体;3D CNN 是一个3D UNet...
我觉得你的思考都很准确,本质上就是mvs和nerf的区别(mvsnet还是在mvs框架下),从宏观来看mvs是完全可泛化的算法,这是因为它基于特征匹配;而nerf主要是通过过拟合一个场景的全部视角图片。 关于问题: ● NeRF的变种NeuS系列可以重建出非常不错的mesh,改进算法的效果也让我很惊艳,对于小场景比如DTU这种NeuS的强过拟合...
该研究发现，即使经过 2 min / 1K 的微调迭代，Point-NeRF 也能获得非常高的视觉质量，可与 MVSNeRF 最终的 10k 次迭代结果相媲美，这也证明了 Point-NeRF 方法重建效率的高效性。虽然 Point-NeRF 是在 DTU 数据集上训练而来，但其可以很好地泛化到新的数据集。该研究展示了在 NeRF synthetic 数据集中，Point...
首先是运动恢复结构（SfM），它涉及从一系列图像中估计相机的运动轨迹和场景的结构。其次是多视立体视觉（MVS），这一步骤旨在通过结合多张图像的信息，来恢复场景的深度信息。接下来是表面重建，即根据恢复的深度信息和相机参数，构建出场景的三维模型。最后是纹理重建，它是对三维模型进行着色和贴图的过程，使模型更加...
该研究发现，即使经过 2 min / 1K 的微调迭代，Point-NeRF 也能获得非常高的视觉质量，可与 MVSNeRF 最终的 10k 次迭代结果相媲美，这也证明了 Point-NeRF 方法重建效率的高效性。虽然 Point-NeRF 是在 DTU 数据集上训练而来，但其可以很好地泛化到新的数据集。该研究展示了在 NeRF synthetic 数据集中，Point...