NeRFを使えば,点群・メッシュ・任意視点動画が作れるのでやってみた 今回は愛飲するRedBullを被写体にしてみるヨ! 任意視点動画 (GIF版) 任意視点動画 (動画版) Your browser does not support the video tag. 点群 NeRFとnerfstudioについて簡潔に説明 ボリュームレンダリング ある点 と方向 を入力として を出力 ...
Intro The other day, one of my labmates needed to make a segmentation of Matterport3D. He asked for help, and I got involved in creating the segmentation. However, it turned out to be a real struggle. We were not used to 3D mesh models.
After several weeks, we completed the code to create a semantic segmentation image for Matterport3D.
How to create Matterport3D segmentation images Matterport3D provides access to 3D segmentation but does not give users an easy way to access 2D. Matterport3D data only provides point clouds and meshes labeled by ground truth, and the user must add color directly to the point clouds and meshes to create 2D segmentations.
We, therefore, wrote code using Matterport3DSimulator to place a camera for a given scan_id and viewpoint_id and create a segmentation from the original ply file.
When we run our code, we get the following image. (I concatenated the obtained images and converted to a gif)
Matterport3DSimulator takes a total of 36 pictures: 12 at the top, 12 at the perimeter, and 12 at the bottom. ...
世界座標系における3D点群と, それらに対応する2D画像が与えられた場合において, カメラのポーズ推定を行う問題 カメラのポーズは平行移動と回転の6DOFで, Perspective-n-Point問題はPnPと略されることが多い P3Pは最低三点あれば解ける 一般化されたPnPを解くアルゴリズムは様々ある EPnP SQPnP: A Consistently Fast and Globally Optimal Solution to the Perspective-n-Point ...
Positional Encoding 低周波成分である から高周波成分である を復元するため, 以下に示すPositional Encodingを通したあとにMLPに入力 この機構をNTKによって実験した論文→ Fourier Features Let Networks Learn High Frequency Functions in Low Dimensional Domains このPositional Encodingはフーリエ特 ...