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帝国理工学院最新工作!超基元场景重建,零样本深度补全
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由于计算复杂性和固有的视觉模糊性,从一组图像或单目视频中联合估计相机位姿和稠密几何仍然是一个具有挑战性的问题。大多数稠密增量重建系统直接对图像像素进行操作,并使用多视图几何线索来求解它们的3D位置。这样的像素级方法存在歧义或违反多视图一致性(例如,由无纹理或镜面表面引起的)的问题。 我们用一种新的图像表示来解决这个问题,我们称之为超基元。SuperPrimitives是通过将图像分割成语义相关的局部区域,并使用估计的表面法线方向对其进行增强得到的,这两个区域都是由最先进的单图像神经网络预测得到的。这提供了每个SuperPrimitive的局部几何估计,同时它们的相对位置根据多视图观测值进行调整。 我们通过解决三个三维重建任务:深度补全,稀疏角运动恢复结构和单目稠密视觉里程计来证明我们的新表示的通用性。 文章名称:【SuperPrimitive: Scene Reconstruction at a Primitive Level】 文章链接:https://makezur.github.io/SuperPrimitive/assets/pdf/SuperPrimitive.pdf 项目主页:https://makezur.github.io/SuperPrimitive/ 作者单位:戴森机器人实验室(帝国理工学院)
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