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PhiCalNet
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新的神经网络架构改进三维深度估计
研究人员开发了PhiCalNet，一种旨在改进单次投影光栅轮廓测量中深度估计的新型神经网络架构。与可能利用形状先验捷径的先前方法不同，PhiCalNet输出一个包裹相位表示，该表示通过固定的可微分校准层映射到深度，从而在架构上消除了捷径。这种新方法将对象的平均绝对误差显著降低了3.3倍，将误差限制在相位包裹不连续处。
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新研究通过先进的轮廓测量技术改进三维表面测量
两篇新研究论文探讨了用于三维表面测量的条纹投影轮廓测量技术的进展。第一篇论文《诊断和修复长距离单次曝光条纹投影轮廓测量中的形状先验捷径》介绍了PhiCalNet，这是一种通过解决形状先验捷径来显著提高长距离测量精度的架构。第二篇论文《用于反射和透明物体高分辨率三维表面测量的基于接触的条纹投影轮廓测量法》提出了一种基于接触的方法，提高了复杂表面的深度精度，优于现有的GelSight传感器。