3D重建：硬派幾何求解vs深度學習打天下？3D視覺工坊關(guān)注共 1698字，需瀏覽 4分鐘 ·2021-06-08 20:45 研究人員都希望能夠賦予機器和人類感官一樣的感知，其中就包含視覺。作為人類最重要的感官之一，人類接受到的信息中超過 70% 來源于雙眼。然而，這對計算機來說卻是一個難點——3D 世界中形狀不同的物體可以在 2 維世界中擁有一模一樣的投影，3D 形狀的估計實際上是一個非適定性問題（ill-posed problem）。傳統(tǒng)研究主要利用各類幾何關(guān)系或者先驗信息，而近年來隨著深度學習的流行，對幾何方法的研究似有所忽視。加州大學伯克利分校馬毅教授也曾表示，沒有把幾何關(guān)系條件嚴格用到位的算法，都是不科學的，根本談不上可靠和準確。當前3D視覺技術(shù)的不斷發(fā)展及相關(guān)產(chǎn)業(yè)需求的提升，基于圖像的三維重建技術(shù)受到越來越多的關(guān)注。CVPR 2021目前已公布了所有接收論文ID，接收率為23.7%，其中以“3D”為名的文章超過了 90 篇，占比達收錄論文的8%左右。3D視覺技術(shù)應用范圍也非常廣泛，例如AIOT中的室內(nèi)3D環(huán)境的重建，自動駕駛的矢量高精地圖的重建以及AR產(chǎn)業(yè)中虛擬人等。（圖片來源于網(wǎng)絡(luò)）學術(shù)界研究火熱，產(chǎn)業(yè)應用落地廣泛。面對三維重建的廣闊發(fā)展前景，很多伙伴想要入門該領(lǐng)域。但基于圖像的三位重建融合了計算機視覺、數(shù)字圖像處理和計算機圖形學等多門學科的知識，是一套非常復雜的工程系統(tǒng)，涉及知識點多且雜，初學者不僅要具備深厚的數(shù)學功底，同時也需要熟練的C\C++編程能力，相較于其他視覺領(lǐng)域，三維重建的入門門檻要高很多。在這種環(huán)境下，市面上又很難找到系統(tǒng)學習的資料，這讓大家一度陷入困境。如何擺脫這種困境呢？基于此，深藍學院開設(shè)了『基于圖像的三維重建』在線課程。通過本門課程的學習，大家能夠快速建立完整的知識架構(gòu)體系，理解整個系統(tǒng)的原理和技術(shù)流程，大家在透徹理解傳統(tǒng)的圖像建模方法的同時，能夠一起探討結(jié)合深度學習的前沿發(fā)展技術(shù)！針對代碼實踐，團隊對三維重建開源系統(tǒng)MVE進行了較大程度的重構(gòu)，以適應課程章節(jié)。整套系統(tǒng)的代碼，僅僅調(diào)用了libpng、libjpeg、libtiff、eigen等庫，逐行手寫核心算法函數(shù)的全部代碼，便于大家理解核心操作的原理。講師簡介隋唐高級算法工程師原中科院自動化所助理研究員中科院自動化所模式識別與智能系統(tǒng)博士博士期間的主要研究方向為三維計算機視覺與計算機圖形學，研究課題為基于圖像的三維建筑模型重建，在頂級國際期刊 IEEE TVCG 等主流期刊會議以第一作者發(fā)表多篇文章。同時，基于博士期間的研究成果，研發(fā)若干三維重建相關(guān)系統(tǒng)并申請專利。課程大綱（點擊查看大圖）課程收獲1. 掌握運動恢復結(jié)構(gòu)（Structure From Motion）的算法框架和基本原理；2. 掌握主流的稠密點云重建的算法框架和基本原理；3. 掌握表面重建、紋理圖像自動生成和編輯的技術(shù)原理；4. 具備利用圖像建模的基本技術(shù)和原理完成室內(nèi)重建、圖像拼接、紋理貼圖、3D可視化渲染等實際項目的能力。還能收獲 1. 優(yōu)質(zhì)的學習圈子伙伴們大多是來自985、211及海外院校碩博，在這里大家一起學習、進行討論與研究。獨一無二的優(yōu)質(zhì)圈子將是你未來學習與就業(yè)的寶貴資源。（往期已報名學員學校&公司部分展示）2. 企業(yè)認可的證書參與課程培訓的同學，頒發(fā)深藍學員畢業(yè)證書，綜合表現(xiàn)排名10%的同學，頒發(fā)優(yōu)秀學員證書，為你的簡歷加分添彩。課程服務1. 三師助力講師&助教及時答疑解惑，班主任全程帶班督學，同學們傳幫帶的錦囊社群。（社群內(nèi)，大家積極討論技術(shù)細節(jié)）2. 定期班會助教1V1批改作業(yè)，并在班會中進行講評和指導；在班會中，學習更多技巧；在交流中收獲更多思路。搶占優(yōu)惠名額現(xiàn)在報名，即可優(yōu)惠50元備注“ 682 ”，優(yōu)先咨詢哦~添加『新月』老師領(lǐng)取三維重建論文 瀏覽 37點贊 評論 收藏 分享 手機掃一掃分享分享 舉報 評論圖片表情視頻評價全部評論推薦 計算機視覺方向簡介 | 深度學習3D重建小白學視覺03D深度學習簡介小白學視覺0最新幾何深度學習綜述！機器學習實驗室0遺傳算法求解幾何問題小白學視覺0實戰(zhàn)：基于深度學習和幾何的3D邊界框估計小白學視覺0收藏 | 從“幾何深度學習”看深度學習江湖的統(tǒng)一新機器視覺0Kaolin加速 3D 深度學習研究Kaolin是一套用于加速3D深度學習研究的工具。NVIDIAKaolin庫提供用于處理各種3D表征的PyTorchAPI，并且包含日益增多的GPU優(yōu)化操作，例如模塊化可微渲染、表征之間快速轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)Kaolin加速 3D 深度學習研究Kaolin 是一套用于加速 3D 深度學習研究的工具。NVIDIA Kaolin 庫提供用于處理各深度學習 VS 傳統(tǒng)計算機視覺目標檢測與深度學習0特征提?。簜鹘y(tǒng)算法 vs 深度學習點擊上方“小白學視覺”，選擇加"星標"或“置頂”重磅干貨，第一時間送達編者薦語 特征提取是計算機視覺中的一個重要主題。不論是SLAM、SFM、三維重建等重要應用的底層都是建立在特征點跨圖像可靠地提取和匹配之上。特征提取是計算機視覺領(lǐng)域經(jīng)久不衰的研究熱點，總的來說，快速、準確、魯棒的特征點提點贊 評論 收藏 分享 手機掃一掃分享分享 舉報
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