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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
1
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。
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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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职称材料
面向室内三维模型重建的神经辐射场网络
2
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。
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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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职称材料
题名
融合单目先验信息的快速神经隐式表面重建算法
1
作者
吴锦湖
杨晓君
王靖
机构
广东工业大学信息工程学院
广东工业大学通感融合光子技术教育部重点实验室
广东工业大学广东省信息光子技术重点实验室
广东工业大学集成电路学院
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第5期1570-1575,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62373112)
广州市科技攻关资助项目(202206010104)。
文摘
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。
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
Keywords
neural implicit surface reconstruction
monocular geometry constraint
multi-resolution hash coding
NeuS
MLP
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向室内三维模型重建的神经辐射场网络
2
作者
薛晨霞
孙英锴
陈占国
王国亮
李金峄
许文洁
于保才
机构
国家能源集团宝日希勒能源有限公司物供中心
辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院
出处
《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
基金
辽宁省教育厅基本科研项目(LJ212410147003)。
文摘
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。
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
Keywords
indoor 3D reconstruction
deep guided sampling
multi-resolution hash coding
residual module
ScanNet dataset
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合单目先验信息的快速神经隐式表面重建算法
吴锦湖
杨晓君
王靖
《计算机应用研究》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
面向室内三维模型重建的神经辐射场网络
薛晨霞
孙英锴
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
0
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职称材料
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