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公开(公告)号:CN119152115A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411183048.0
申请日:2024-08-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及三维重建领域,具体涉及一种基于3D高斯的三维重建方法及计算机装置,提高了三维重建的精度。方法包括:采集数据,并对数据进行预处理,获取预测的深度图和法向图;通过3D Gaussian Splatting渲染得到彩色图片、法向图及深度图;将渲染得到彩色图片、法向图及深度图与训练的真值、预测的法向图、预测的深度图分别进行作差,获得损失函数;通过随机梯度下降最小化损失函数,迭代优化训练高斯的分布、形状以及颜色。本发明适用于三维重建。
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公开(公告)号:CN118865105A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410833681.3
申请日:2024-06-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉目标检测领域,具体涉及一种全景目标检测方法、装置及计算机装置。本发明的全景目标检测方法包括利用平面图像数据集构建全景图像数据集;对全景图像数据集进行标注:根据平面图像的目标掩码标注计算目标的最小外接凸多边形,将平面图像的目标最小外接凸多边形投影到球面上,得到ERP表征中目标的最小外接凸多边形,利用球面旋转卡壳算法,根据球面目标的最小外接凸多边形,计算得到球面目标的包围框标注,对于镜像填充的图像部分中不能完整包含的目标不计算包围框;选择全景目标检测的卷积神经网络模型进行训练;对模型的性能评估。本发明适用于全景目标检测。
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