本文对采用RGBD Fusion类的传统三维人体重建的三个算法流程,即self 3D Self-Portraits[1],DoubleFusion[2],PIFuFusion[3],做个简单的记录,不涉及细节,感兴趣的读者可自行阅读原始论文。 一.简介 场景均为相机固定人体转动,也就是算法的输入为多视角下的人体RGBD图,核心在于配准算法。 二.具体流程 1.3D Self-Por...
相比于KinectFusion,DynamicFusion【1】最大的区别在于引入了Deformation Graph【2】,通过Warp field(包括对应于相机运动的刚性变换,和对应于物体形变的非刚性变换)将canonicial空间的model变换到camera空间的frame,从而实现对待重建的动态物体的tsdf场进行更新,最终完成重建。下文着重对与KinectFusion不同的部分做下描述。
RGBD-Fusion: Depth Refinement for Diffuse and Specular ObjectsThe popularity of low-cost RGB-D scanners is increasing on a daily basis and has set off a major boost in 3D computer vision research. Nevertheless, commodity scanners often cannot capture subtle details in the environment. In other ...
KinecFusion算法核心在于维护一个场景的TSDF volume（如图1所示，volume可以想象为一个空间包围盒，由多个...
笔者在调查中发现,实时三元重建系统的重要研究方向主要是Fusion系列。由于摄像机的姿势估计通常会出现错误,因此,为了生成与真实对象一致的点云图像而叠加多个图像的点云时,这种方法也可能会出现故障或失真。为了避免连续积累的误差,最终实现更好的3D重建模型,笔者得知可以利用捆绑调整(BA:Bundle ...
笔者在调查中发现,实时三元重建系统的重要研究方向主要是Fusion系列。由于摄像机的姿势估计通常会出现错误,因此,为了生成与真实对象一致的点云图像而叠加多个图像的点云时,这种方法也可能会出现故障或失真。为了避免连续积累的误差,最终实现更好的3D重建模型,笔者得知可以利用捆绑调整(BA:Bundle ...
Fusion of Multiple Cues from Color and Depth Domains using Occlusion Aware Bayesian Tracker Object tracking has attracted considerable attention recently because of high demands for its everyday-life applications. Appearance-based trackers had a s... M Kourosh,M Shin-Ichi,O Shigeyuki,... - 《電子...
基于RGBD Fusion的三维重建-DynamicFusion(2) Hypochondria 合肥工业大学 信号与信息处理硕士 如果有帮助,可以给俺点点赞收藏小心心,谢谢。专栏全部文章目录见人脸人体专栏总目录 - 知乎 (zhihu.com)本文对最近在学习的DynamicFusion做个简单的总结,可能存在理解错误,欢迎… ...
[185]使用Kinect RGB-D进行3D环境重建,KinectFusion技术可以将采集的每帧图像数据实时添加到3D地图中。尽管如此,它仍然需要高硬件配置,因为它占用了巨大的内存空间,并且SLAM的性能会长期恶化。[186]基于此提出了RGB-D SLAM问题的改进和优化。系统...
self.fusion_conv = ConvModule( in_channels=self.channels * num_inputs, out_channels=self.channels, kernel_size=1, norm_cfg=self.norm_cfg) def forward(self, inputs): # Receive 4 stage backbone feature map: 1/4, 1/8, 1/16, 1/32 ...