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Realsee3D
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Argus网络利用新数据集实现最先进的三维重建
研究人员推出Argus，一种用于室内环境度量全景三维重建的新型前馈网络。为解决合适训练数据稀缺的问题，他们开发了Realsee3D，一个包含10,000个室内场景及丰富全景视点标注的混合数据集。Argus包含一个学习到的共视模块，通过选择最优参考视点来锚定度量世界坐标系，以减轻全局姿态漂移。该网络还采用多任务学习方法，将映射过程分解为监督子步骤，以增强几何一致性，并在Realsee3D基准测试中实现相机姿态估计、深度估计和点云重建的最先进性能。
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新方法推动全景图像室内三维场景重建加速 · 追踪4个来源
研究人员提出了两种从全景图像进行三维室内场景重建的新方法。Argus 在新的 Realsee3D 数据集上进行训练，利用学习到的共视模块精确锚定度量世界坐标系，并在姿态、深度和点云重建方面取得了最先进的性能。FastPano3D 提供了一个快速、端到端的框架，可在几秒钟内从单个全景图像生成三维高斯表示，在推理速度和参数效率方面优于以前的方法，同时保持可比的渲染质量。