В ожидании лучших 3D датасетов для ML
Для одного из своих проектов, я погрузился в чтение методов генерации трехмерных сцен и анимированных моделей. Не слишком удивительным фактом оказалось, что подавляющее большинство из них опираются на одну и ту же идею переноса градиента из генератора плоских изображений в дифференцируемое трехмерное представление модели. Меня заинтересовал вопрос — неужели плоские изображения являются наилучшим промежуточным этапом для данной задачи и нет формата лучше, такие как облака точек или гауссианы? Мои поиски наборов данных и перспектив их массового появления я хотел бы описать в этой статье.
Читать далее
#гауссов_сплэтинг #gaussian_splatting #depth_estimation #datasets | @habr_ai
Для одного из своих проектов, я погрузился в чтение методов генерации трехмерных сцен и анимированных моделей. Не слишком удивительным фактом оказалось, что подавляющее большинство из них опираются на одну и ту же идею переноса градиента из генератора плоских изображений в дифференцируемое трехмерное представление модели. Меня заинтересовал вопрос — неужели плоские изображения являются наилучшим промежуточным этапом для данной задачи и нет формата лучше, такие как облака точек или гауссианы? Мои поиски наборов данных и перспектив их массового появления я хотел бы описать в этой статье.
Читать далее
#гауссов_сплэтинг #gaussian_splatting #depth_estimation #datasets | @habr_ai
Хабр
В ожидании лучших 3D датасетов для ML
Для одного из своих проектов, я погрузился в чтение методов генерации трехмерных сцен и анимированных моделей. Не слишком удивительным фактом оказалось, что подавляющее большинство...
Компьютерное зрение и магия перспективы: от пикселей к реальным размерам
В этой статье я поделюсь опытом решения интересной практической задачки: определения линейных размеров объектов в кадре. Решение такой задачи оказалось полезным для множества приложений в компьютерном зрении и может быть использовано в картографировании, планировании, навигации, распознавании объектов, 3D-реконструкции и редактировании изображений.
Определения линейных размеров
#computervision #depth_estimation #deeplearning | @habr_ai
В этой статье я поделюсь опытом решения интересной практической задачки: определения линейных размеров объектов в кадре. Решение такой задачи оказалось полезным для множества приложений в компьютерном зрении и может быть использовано в картографировании, планировании, навигации, распознавании объектов, 3D-реконструкции и редактировании изображений.
Определения линейных размеров
#computervision #depth_estimation #deeplearning | @habr_ai
Хабр
Компьютерное зрение и магия перспективы: от пикселей к реальным размерам
В этой статье я поделюсь опытом решения интересной практической задачки: определения линейных размеров объектов в кадре. Решение такой задачи оказалось полезным для множества приложений в компьютерном...