【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及计算机及图像识别，尤其涉及一种基于深度估计的单目物体三维重建方法及装置。
技术介绍
1、多视角物体重建作为计算机视觉领域的重要研究方向，为目标物体的三维重建提供了技术手段。
2、传统的多视角立体方法(multi-view stereo,mvs)通过模块化流程如特征匹配、深度预测和融合等步骤实现三维物体重建。然而，近年来神经视点合成(neural viewsynthesis,nvs)的突破，特别是神经辐射场(neural radiance fields,nerf)的引入，极大推动了该领域的发展。nerf通过多层感知器对几何形状和视角依赖的外观进行建模，并通过体积渲染优化，带来了卓越的渲染质量。随着计算机视觉技术的发展，多视角物体三维重建，依然面临着诸多问题。重建过程中缺乏精细的深度估计和网格生成策略，导致在处理复杂场景或物体表面时无法捕捉到微小细节，进而导致分辨率低，细节刻画不足；由于过度重视渲染效果，而导致三维重建结果失真，重建结果在几何一致性上存在缺陷；同时，由于未考虑多视角一致性表征的问题，导致多视角信息的整...
【技术保护点】
1.一种基于深度估计的单目物体三维重建方法，其特征在于，所述单目物体三维重建方法包括：
2.如权利要求1所述的单目物体三维重建方法，其特征在于，所述多视角场景线索为物体级token，所述多视角场景线索包括每个元素的特征、位置和检测框信息；
3.如权利要求1所述的单目物体三维重建方法，其特征在于，所述预设的视觉大模型组合包括三个视觉大模型，三个视觉大模型并联连接，所述预设的视觉大模型包括：用于语义特征提取的视觉大模型、用于纹理特征提取的视觉大模型和用于结构特征提取的视觉大模型；
4.如权利要求3所述的单目物体三维重建方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度估计的单目物体三维重建方法，其特征在于，所述单目物体三维重建方法包括：
2.如权利要求1所述的单目物体三维重建方法，其特征在于，所述多视角场景线索为物体级token，所述多视角场景线索包括每个元素的特征、位置和检测框信息；
3.如权利要求1所述的单目物体三维重建方法，其特征在于，所述预设的视觉大模型组合包括三个视觉大模型，三个视觉大模型并联连接，所述预设的视觉大模型包括：用于语义特征提取的视觉大模型、用于纹理特征提取的视觉大模型和用于结构特征提取的视觉大模型；
4.如权利要求3所述的单目物体三维重建方法，其特征在于，所述一致性特征的获取为：
5.如权利要求1所述的单目物体三维重建方法，其特征在于，所述解构特征包括：法线解构特征、轮廓解构特征和角点解构特征；
6.如权利...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。