博客
关于我
顶会上的NeRF引爆三维重建!
阅读量:455 次
发布时间:2019-03-06

本文共 660 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

近几年来,人工智能领域涌现了许多热门技术,其中三维重建(3D Reconstruction)尤为备受关注。这项技术通过相机等传感器捕捉真实世界的物体和场景,并利用计算机视觉技术构建三维模型,已成为增强现实(AR)、混合现实(MR)、机器人导航和自动驾驶等领域的核心技术。

三维重建作为一个交叉学科,涵盖高等数学、计算机视觉和图形学等多个领域。其核心技术包括多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建与优化、纹理贴图、马尔科夫随机场和图割等。然而,传统重建方法在处理弱纹理、高反光和重复纹理等场景时仍存在局限性,现有方法在完整性和准确性方面也有提升空间。

相机标定作为三维视觉的基础技术,广泛应用于双目视觉、手眼机械臂、机器人定位建图、图像拼接和三维重建等多个领域。它是理解二维图像与三维世界映射关系的关键方法,是许多实践应用的基础。

为了帮助读者更好地理解这一领域,我们邀请Hally老师开展专题讲座。她将从传统视觉入手,引导学生逐步深入深度学习领域,熟悉Open3d、PCL、OpenCV等主流视觉库和多种成像技术。

在科研道路上,掌握顶会论文的写作技巧至关重要。对于科研新人而言,紧跟领域热点、寻找有经验的指导老师是成功的关键。高质量的论文不仅需要创新点,还需要规范的写作方法和科学的研究思路。优秀的指导老师能帮助学生规划课题方向、找到切入点和合适的研究框架。

最后,我们提供了一份超过20GB的AI顶会论文和书籍大礼包,涵盖最新研究成果和写作指导,帮助科研人员高效完成论文任务。扫描二维码即可免费获取这些资源。

转载地址:http://sacfz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
查看>>
numpy 数组与矩阵的乘法理解
查看>>
NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
查看>>
numpy 用法
查看>>
Numpy 科学计算库详解
查看>>
Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
查看>>
numpy.linalg.norm(求范数)
查看>>
Numpy.ndarray对象不可调用
查看>>
Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
查看>>
Numpy:按多个条件过滤行?
查看>>
Numpy:条件总和
查看>>
numpy、cv2等操作图片基本操作
查看>>
numpy中的argsort的用法
查看>>
NumPy中的精度:比较数字时的问题
查看>>
numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
查看>>
Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
查看>>
Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
查看>>
numpy学习笔记3-array切片
查看>>
numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
查看>>
numpy数组索引-ChatGPT4o作答
查看>>