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融合单目先验信息的快速神经隐式表面重建算法
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作者 吴锦湖 杨晓君 王靖 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1570-1575,共6页
近年来,神经隐式表面重建方法已成为多视图三维重建的热门技术。然而,现有的方法存在一些缺点,主要表现在训练时间较长,其主要原因有两个:首先,相机与物体表面之间存在大量空旷区域,而这些区域的信息对最终的重建质量贡献较低;其次,每... 近年来,神经隐式表面重建方法已成为多视图三维重建的热门技术。然而,现有的方法存在一些缺点,主要表现在训练时间较长,其主要原因有两个:首先,相机与物体表面之间存在大量空旷区域,而这些区域的信息对最终的重建质量贡献较低;其次,每个射线样本都需要通过庞大的多层感知器(MLP)进行查询,这导致训练时计算负担过重,影响效率。此外,在进行三维重建时,由于缺乏几何约束,导致重建结果不够理想。为了解决这些问题,提出了FM-NeuS算法:在射线行进时,使用跳过空区域和在遮挡区域终止射线的策略,以减少每条射线上采样点的数量,从而加速模型的训练;采用融合多分辨率哈希编码的轻量型MLP,加快采样点的查询效率,减少训练时间,并提升重建物体的表面细节;利用单目先验知识约束表面几何,以提高重建质量。大量的实验证明,该方法能够产生高质量的表面,并且其训练速度比NeuS快20倍。 展开更多
关键词 神经隐式表面重建 单目几何约束 多分辨率哈希编码 NeuS MLP
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面向室内三维模型重建的神经辐射场网络
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作者 薛晨霞 孙英锴 +4 位作者 陈占国 王国亮 李金峄 许文洁 于保才 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期627-633,共7页
针对室内三维重建弱纹理区域鲁棒性不足、重建效果不佳的问题,基于神经辐射场原理,提出一种新型的室内三维重建方法M-HashRecon。该算法采用点云选取模块提取关键点云信息,并引入多分辨率哈希编码实现点云的多尺度特征索引;设计残差模... 针对室内三维重建弱纹理区域鲁棒性不足、重建效果不佳的问题,基于神经辐射场原理,提出一种新型的室内三维重建方法M-HashRecon。该算法采用点云选取模块提取关键点云信息,并引入多分辨率哈希编码实现点云的多尺度特征索引;设计残差模块优化模型性能,提升深层网络的训练效率。在ScanNet数据集的4个典型场景中开展实验,对实验结果和模型的收敛性进行分析。研究结果表明:该算法的F-score综合指标显著优于对比算法,对多个场景重建精度较高,稳定性较好。研究结论可为后续高精度室内三维重建系统的设计提供参考。 展开更多
关键词 室内三维重建 深度引导采样 多分辨率哈希编码 残差模块 ScanNet数据集
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