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有效处理遮挡、反光等问题,接近实时的三维重建!英伟达即将开源,CVPR2023!
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我们提出了一种接近实时(10Hz)的方法,用于从单目RGBD视频序列中跟踪未知物体的6自由度运动,同时进行物体的隐式神经三维重建。我们的方法适用于任意刚性物体,即使视觉纹理大部分缺失,仅需要在第一帧中分割出物体,不需要任何额外的信息,并且不对智能体与物体的交互模式做任何假设。我们方法的关键是一个神经物体场,它与姿态图优化过程同时进行,以便将信息稳健地累积到一致的3D表示中,捕捉几何和外观。我们的方法自动维护了一组动态的姿态内存帧,以便这些线程之间进行通信。我们的方法能处理具有大幅度姿态变化、部分和完全遮挡、无纹理表面和高光反射等具有挑战性的视频。 项目主页:https://bundlesdf.github.io/ 论文地址:https://arxiv.org/abs/2303.14158
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