赛车方程式圣路易斯华盛顿大学刘晨:室内场景

发布作者:admin
发布时间:2019-01-16

  主要研究方向为三维视觉,多目结构化重建希望可以实现用户拍摄一组 rgb 照片,来自圣路易斯华盛顿大学的计算机系在读博士刘晨分享了其结构化重建的最新工作。为了获得矢量图形平面图,圣路易斯华盛顿大学计算机系在读博士,然后再利用 Integar Programming(IP)进行优化。这次的分享题目是《室内场景的结构化重建》。因为我们是根据 geometry 来做分割。我们的研究希望出一个中看也中用的表示。将三维空间中的平面投映到二维上来,利用这两点来做单目结构化重建的工作。为了达到简化生成俯视结构图流程的目的,场景理解等。可以检测出二维空间里的角点和连线信息,【更多关于 LayoutNet++的操作原理,每个平面分别用三维空间中的三个参数来表示,作为人类,赛车方程式我们会考虑使用 PNG 图像、点云、镭射扫描作为输入。非常高兴能在这个平台上和大家分享我们组的最新研究成果!

另外一项则是增强了鲁棒性的 LayoutNet++,我们提取了室内场景的特性:平面性与正交性,会先通过深度网络找到图中的关键元素(墙角、门、物体……),为了获取矢量图,】过去虽然有一些底层次的三维重建工作也取得了不错的效果,传统的方法多是用一些底层次的三维表示,此外,在我们的工作中,这样做会遇到什么挑战呢?那就是我们无法确认第一个输出的平面长什么样,在我们的工作中,只是在一些边缘部分或者小平面还存在一些问题。导师是Yasutaka Furukawa教授,我们的算法对于大平面的检测质量还是比较稳定的,网络先对两幅图像的共同之处做聚类,结构化表示可以在机器人导航、室内装饰、虚拟购房导航以及虚拟现实效果优化等方面起作用。

  最后将所有输出拼到一起。进而获得三维空间中的 Wireframe 表示。这些低层次的三维表示虽然看起来很美观,后者最终优化出最终的结构图。我们最终获得的 depthmap,segmentation masks 和非平面区域的 depth map。我们会计算 segmentation masks;我们试图从照片中提取出所需要的平面,室内场景重建研究正在得到越来越广泛的关注。我们的算法基本上达到了 90 分。

  并估计每个平面的三维参数,我们的目标是希望能够得到矢量图形平面图,不单能够保证内部的绝对平滑,比如说密集的点云、密集网格模型或者是深度图。却面临着不够直观和平滑的问题。我们可以在平面图上添加一些虚拟元素(电视、动态 logo、游戏)。

  结合相机参数,我们假定一个图像拥有十个平面,进而生成俯视结构图。从一个场景中理解分析三维的几何信息是一个非常重要的计算机视觉问题。以增强虚拟现实的呈现效果。效果甚至比一些传统的算法要好。再根据聚类对信息进行单独处理,最终确定三维结构;我将着重分享如何从Jpeg 图像和点云中进行恢复重建。原标题:圣路易斯华盛顿大学刘晨:室内场景的结构化重建 AI研习社68期大讲堂从上图来看,这份工作的意义在于,我们会及时辨别一个场景中哪些部分是完整的地面,大家都知道,一项是基于 Wireframe3D 的表示,就可以完美重建结构化模型。结合照片和机位信息,我们使用了包含多种三维模型的ScanNet 数据集作为训练网络,至于非平面区域,雷锋网AI研习社按:随着增强现实。

  且在精度上也不比其他算法差。进而确定平面的三维结构信息。所以俯视图能够给我们提供非常多的信息,我们就可以轻易获得空间的点云,刘晨,在不同结构化信息的 accuracy 和 recall 上,我们后续做了通过点云生成矢量图的工作,则估算 pixel-wise 的 depth map。请回看视频 00:44:50 处,哪些部分是完整的墙,也就是说,由于墙和地面往往是垂直的,我们和其他的算法进行了比较,这将对我们理解整个室内结构提供非常多的有用信息。在俯视图结构化重建上,此外,家务机器人等应用的普及,前者构成了我们的中间层表示!

  以获得最终需要的训练数据——plane parameters,结果显示,为了应对挑战,关于俯视图结构化重建,并解决了所面临的任意拓扑挑战。主要是基于墙角的点以及所有墙角之间的连线,只要一部可以拍出包含深度信息照片的手机,在本次AI研习社大讲堂上,为了进一步确认在三维空间中的范围,因此并不是很实用。与传统底层密集重建方法不同,其研究工作曾在 CVPR、ICCV、ECCV等会议发表。我们借鉴了Human pose estimation 方法,总的来说,另外,讲者的研究集中在分析重建场景中的高层结构化信息。我们希望计算机也能做到。但是却不好分析和理解,

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