IT之家 11 月 2 日消息，蘋果公司近日聯(lián)合加州大學圣塔芭芭拉分校的研究人員，演示和介紹了一種突破性算法，可以從動態(tài) RGB 圖像中在線重建 3D 圖像。
雙方團隊挑戰(zhàn)低紋理區(qū)域，并嘗試解決重建圖像中固有的模糊性，將目光投向了實時執(zhí)行的實用解決方案，未來將會引入到智能手機等移動設備上。
新算法根據(jù)歷史當前觀測結(jié)果生成精確的增量重建，解決了同步定位和地圖映射 （SLAM） 系統(tǒng)的動態(tài)特性，確保與 SLAM 更新保持一致。
以前在密集的純 RGB 重建方面，很大程度上忽略了在線應用中相機姿態(tài)估計的動態(tài)特性，在重建過程中依然采取靜態(tài)輸入圖片的傳統(tǒng)表述。
而科研團隊在算法中納入了動態(tài)特性，并將其集成到現(xiàn)有的 RGB 技術(shù)中。團隊受 BundleFusion（一種采用線性更新算法將新視圖集成到場景中的 RGB-D 技術(shù)）的啟發(fā)，探索解構(gòu)了舊視圖，然后重新整合提供位置數(shù)據(jù)。
蘋果和加州大學圣塔芭芭拉分校的研究人員引入了一種獨特的基于深度學習的非線性去整合技術(shù)，該技術(shù)專門用于促進 NeuralRecon 等技術(shù)的在線重建，該技術(shù)依賴于學習的非線性更新規(guī)則。
為了驗證他們的方法，他們引入了 LivePose 數(shù)據(jù)集，這是一個開創(chuàng)性的資源，包含使用 BundleFusion 生成的 ScanNet 的完整動態(tài)姿勢序列。該數(shù)據(jù)集是評估其技術(shù)和促進未來研究的關(guān)鍵工具。
這一突破有可能為增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和其他需要精確 3D 建模的行業(yè)帶來新的可能性。
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