基于视觉的3D重建方法的全面审查
Linglong Zhou1, Guoxin Wu1, Yunbo Zuo1
1Key Laboratory of Modern Measurement and Control Technology Ministry of Education, Beijing Information Science and Technology University, Beijing 100080, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|April 13, 2024
概括
本调查探讨了3D重建方法,包括传统的静态,动态和机器学习方法. 它提供了当前趋势和挑战在这个快速发展的领域的全面概述.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
- 图形 图形 图形 图形 图形 图形
背景情况:
- 3D重建是一个快速发展的领域,由像神经辐射场 (NeRF) 和3D高斯分片 (3DGS) 这样的算法驱动.
- 这项技术对于训练计算机视觉模型和推进人工智能至关重要.
- 对高精度和高效的3D重建的需求在各种应用中不断增长,包括自主系统,HCI,VR和医学.
研究的目的:
- 为了分类和比较各种3D重建方法.
- 提供传统静态,动态和机器学习方法的全面概述.
- 分析3D重建研究当前的趋势和挑战.
主要方法:
- 将3D重建技术分类为传统的静态,动态和机器学习.
- 不同3D重建方法的比较分析.
- 审查新兴的算法,如NeRF和3DGS.
主要成果:
- 3D重建技术的结构化分类.
- 了解各种方法的优点和缺点.
- 确定塑造3D重建未来的关键趋势.
结论:
- 3D重建是不可避免的发展领域,对人工智能和各种行业产生重大影响.
- 该调查为进入该领域的研究人员提供了基本的理解.
- 深度学习和GPU技术的持续进步将进一步推动对复杂的3D重建解决方案的需求.
