这里有一个细节需要注意,就是在pose_utils.py文件里load_colmap_data()函数的倒数第二行,有一个操作将colmap得到的c2w旋转矩阵中的第一列和第二列互换,第三列乘以负号: # LLFF/llff/poses/pose_utils.pydefload_colmap_data(realdir):...# must switch to [-u, r, -t] from [r, -u, t], NOT...
使感知模型适应NeRF渲染数据的另一种自然方式是在微调期间包括这样的数据。这涉及到在用于监督感知模型D_{train}^{real}的相同数据集上训练NeRF方法。然而,对于大型数据集来说,在所有D_{train}^{real}上训练NeRF的成本可能高得令人望而却步。相反,我们在子集D^{nerf}上训练NeRF。注意,除了给定感知任务的注释外,...
def load_colmap_data(realdir): ... # must switch to [-u, r, -t] from [r, -u, t], NOT [r, u, -t] poses = np.concatenate([poses[:, 1:2, :], poses[:, 0:1, :], -poses[:, 2:3, :], poses[:, 3:4, :], poses[:, 4:5, :]], 1) return poses, pts3d, ...
from a Single Colour Event Camera Viktor Rudnev(马克思普朗克研究院,萨尔大学), Mohamed Elgharib , Christian Theobalt, Vladislav Golyanik (马克思普朗克研究院) 项目主页:https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/EventNeRF/ 异步事件相机已在多个应用中找到了它的价值,因为它支持HDR,没有运动模糊 ,低延迟并低数据...
test with GUI (load speech recognition model for real-time application) python main.py data/obama/ --workspace trial_obama_torso/ -O --torso --test --gui --asr test with specific audio & pose sequence --test_train: use train split for testing ...
一、数据准备 二、从blender数据构造colmap数据集 三、COLMAP重建流程 1. 抽取图像特征 2. 导入指定相机内参 3. 特征匹配 4. 三角测量 5. 使用指定相机参数进行稠密重建 6. 立体匹配 7. 稠密点云融合 8. 网格重建 总结 前言 本文的目的是根据已知相机参数的blender模型,使用colmap进行稀疏重建和稠密重建。使用的...
142 SqueezeNeRF: Further factorized FastNeRF for memory-efficient inference 125 NeuSample: Neural Sample Field for Efficient View Synthesis 098 Baking Neural Radiance Fields for Real-Time View Synthesis 097 FastNeRF: High-Fidelity Neural Rendering at 200FPS 093 DeRF: Decomposed Radiance Fields...
我们展示了使用大致前向图像捕获的复杂真实场景的结果(表1,“真实前向”)。该数据集由手持手机拍摄的8个场景组成(5个来自LLFF纸,3个我们拍摄),20到62幅图像,其中1/8用于测试集。所有图像均为1008×756像素。 We show results on complex real-world scenes captured with roughly forward-facing images (Table...
复杂场景的真实图像:我们在大致朝前的图像捕获的复杂真实世界场景上展示结果(表1中的“Real Forward-Facing”)。这个数据集由8个场景组成,这些场景是用手持手机拍摄的(5个来自LLFF论文,3个是我们拍摄的),捕获了20到62张图像,我们为测试集保留了其中1/8。所有图像均为1008×756像素。 6.2 比较 为了评估我们的模...
此外,该方法还可以在虚拟数据集上进行训练,无需真实场景标注,为实时应用和大规模部署提供了便利。这些亮点展示了该方法在解决多摄像头3D物体检测中的挑战和潜力。这篇论文尝试利用Nerf的思路来提高BEV的泛化能力,同时可以利用有标签的源域数据和无标签的目标域数据。此外,尝试了Sim2Real的实验范式,这对于无人驾驶闭环...