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三维重建(十五)——多尺度(coarse-to-fine)

文章目录

  • 一、多尺度与图像金字塔:从全局结构到局部细节
  • 二、特征提取与匹配
    • 2.1 从数据采集的角度
    • 2.2 从数据增强的角度
    • 2.3 从特征提取的方式
  • 三、以多尺度的方式使用特征
    • 3.1 特征提取与匹配
      • 3.1.1 多尺度特征检测
      • 3.1.2 金字塔匹配
    • 3.2 深度估计与立体匹配
      • 3.2.1 多尺度立体匹配
      • 3.2.2 金字塔方法
  • 四、在三维模型上进行多尺度
  • 五、多尺度优化策略
    • 5.1 多尺度优化
    • 5.2 多尺度数据融合
    • 5.3 不同尺度的设定
  • 六、根据语义划分尺度
    • 6.1 核心思想
    • 6.2 语义信息的引入
    • 6.2 多尺度处理
  • 七、实验步骤
    • 7.1 数据获取与预处理
    • 7.2 语义分割
    • 7.3 尺度分配策略
    • 7.4 多尺度特征提取与融合
    • 7.5 三维重建与优化
  • 八、论文
    • 8.1 Deformable NeRF using Recursively Subdivided Tetrahedra
    • 8.2 City-on-Web: Real-time Neural Rendering of Large-scale Scenes on the Web
    • 8.3 Multi-Scale 3D Gaussian Splatting for Anti-Aliased Rendering
    • 8.4 MonoSDF: Exploring Monocular Geometric Cuesfor Neural lmplicit Surface Reconstruction
    • 8.5 Neural Body: Implicit Neural Representations with Structured Latent Codes for Novel View Synthesis of Dynamic Humans
    • 8.6 PIFu: Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution Clothed Human Digitization
  • 九、其他
    • 9.1 shortcut
    • 9.2 超分
  • 参考文章

多尺度是一种策略、技巧;而不是思想,已经算是基础操作了

一、多尺度与图像金字塔:从全局结构到局部细节

在这里插入图片描述
图像金字塔:逐层下采样,或者卷积。到高维这里,可能就是黄色的东西,当然,可能中间会加入shortcut,把前面的东西加到后面去。
VIT就是算一个像素之间的注意力;
整体的核心就是,从不同的分辨率去感知这个图像,会有不同的效果。计算量的权衡问题;比如输入是个高分辨率的图片,比如做三维重建,可能就会对于显存有很大的压力的存在,所以可能需要进行下采样这个情况。
还有就是切出一小块区域,有点是局部的细节是有了,但是对于整体式没法感知的。
还有就是coarse to fine的思想(对于特征提取和重建)就是一开始是对非常分辨率特别低的图片进行提取或者重建(当然,此时的效果并不好),之后再对前一次的图片的信息,进行细化,逐步精确。
优势是可以平衡显存和计算量的问题,不用一开始就把显存拉的很高。可以在一定程度上增加模型的鲁棒性。如果一开始

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