将两个图像视图约束在一起，以保持它们之间的距离相同 - 腾讯云开发者社区

利用不同的评分方法来量化两个3D线段 (L1，L2) 之间的距离。这个距离可以在三维或者二维进行度量。...距离度量：有角距离（L1和L2之间的角度），垂直距离（L1的端点到L2跨越最大正交距离）透视距离: 假设L1和L2的端点在相同的光线上，该距离被定义为端点距离，如下图所示。...为了将它们聚合在一起，将尺度因子 τ 关联到每个距离r，得到归一化分数用S表示所有相应的归一化分数的集合，L1和L2之间的分数为：现在有了每个线对的唯一分数，然后考虑来自相邻图像j和假设k的所有相邻...为此提出了两种新的线评分措施，可以应对不同的端点配置和跨图像的可变的尺度：重叠分数：将L1正交投影到L2上，将投影的端点剪切到L2的端点 (如果它们落在L2之外) 以获得线段，并将长度与阈值τ进行比较...如果它们落在L2之外，将它们剪切到L2的最接近端点。通过在两个方向上执行此操作，可以定义两个内点线段 (参见图3(c))，并将InnerSeg距离定义为它们端点之间的最大距离。

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单图像3D重建，ORG 模型如何统一摄像机参数估计与物体地面关系？

为此，作者将物体建模为包括其前（可见）和后表面，并预测物体与地面之间的两个像素级高度图[41]，以及一个密集的相机参数描述符[16]。...这是一个像素级的标量，用于测量图像坐标中物体与其支撑平面之间的距离（以像素计，而不是米）。像素高度在建模物体几何方面比深度表示具有许多优势。...在解码器之前添加残差连接，以包含来自2层CNN块的较低级上下文。作者发现基于Transformer的编码器适合作者的任务，因为它有效地保持了两个密集表示场中的全局一致性。...不失一般性，作者假设这个恒定值为1，以获得一个尺度不变的3D点云。这给出了，进而导出归一化的：第二个约束是3D点及其垂直地面投影在XY坐标上相同。有了这个约束，作者知道。...同时，作者还随机调整强度、光源位置、光源数量以及相机与目标之间的距离，以增加数据集的多样性。作者将发布作者的数据渲染脚本和渲染后的数据集。关于实现细节和数据集的更多内容将在附录中提供。

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数据降维算法-从PCA到LargeVis

大家都知道MNIST手写数字数据集，它们是这样的黑白图像 ? 该数据集包括0-9这10个阿拉伯数字，每张图像为28x28像素。如果将这些像素拼接起来，则为784维的向量。...在低维空间中，相同的数字往往分布在一起，如果这种投影保持了高维空间中的数据分布特性，则我们可认为在高维空间中相同的数字也分布在某一或多个区域内。...结果发现，需要采取相同动作的游戏画面经过CNN映射之后，其特征图像用t-SNE投影后聚集在一起，这说明CNN确实学习得到了有用的游戏画面信息。下图是他们的实验结果： ?...MDS MDS（multidimensional scaling）[4]通过计算任意两个样本点之间的距离，使得投影到低维空间之后能够保持这种相对距离而实现投影。...假设在高维空间中有两个点样本点xi 和xj，xj 以pj\i 的概率作为xi 的邻居，将样本之间的欧氏距离转化成概率值，借助于正态分布，此概率的计算公式为 ?

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30分钟了解所有引擎组件，132个Unity 游戏引擎组件速通！【收藏 == 学会】

当两个游戏对象之间添加了Spring Joint 2D组件后，它们就会被连接在一起，从而形成一个弹簧。在运动过程中，它们之间的距离和速度会相互影响，从而产生弹簧效果。...用于模拟两个游戏对象之间的距离约束，使得它们之间的距离保持不变。它可以模拟物理学中的距离效应，使得两个游戏对象之间的运动产生约束。...在运动过程中，它们之间的距离会保持不变，从而实现真实的距离效应。除了基本的距离约束外，Distance Joint 2D还支持多种参数设置，例如连接的刚体、连接的点、最大力矩等。...使用此关节可按照您所决定的位置和角度保持两个对象之间的相互偏移。用于将两个物体连接在一起，使它们相对运动。...对象可以沿着线自由移动以响应碰撞或作用力，或者对象也可以通过电动力移动，并施加限制以使其位置保持在线的某个部分之内。用于将两个物体连接在一起，并允许它们在特定方向上相对移动。

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立体视觉的物距测量

它基于视差原理，并使用成像设备从不同位置获取被测物体的两个图像。密集立体视觉拍摄左右两个输入图像，这些图像经过移位和匹配以生成每个像素的深度。...结合两个位置获得的图像并观察它们之间的差异，以便获得清晰的深度感，建立特征之间的对应关系，并将同一空间中的相同物理点映射到不同图像中的图像点。这种差异称为视差图。...根据极地约束，有：展开上面的矩阵并以向量的形式编写它：此时，上述极限约束方程可写为：将八个点的对极约束放在一起可以得到一个方程组：基本矩阵或基本矩阵可以通过求解方程组来求解。...这些新图像称为对证图像。整个过程称为“校正”，然后将图像平面扭曲到共面平行平面上。使用校正过程，我们希望使左右摄像机变形，以使图像共面并且内在函数相同。...从下图可以看出，左右摄像机的光轴是平行的。Ul和Ur是左图像和右图像平面上两个成像点之间距图像左边缘的距离。如果已校准两个摄像机，则极线平行，并且两个光轴的方向也平行。

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滑铁卢大学使用谷歌地球图像和高斯溅射进行真实感3D城市场景重建和点云提取！

导出光度与几何约束，并用于过滤异常值，其中任何观察值的支持集满足的几何和光度约束都少于3个元素（即参考像素至少在3张其他图像中可以观察到同时满足这两个约束。）...除了将训练迭代总数减少到30000次之外，实验设置与Waterloo场景实验保持相同。BungeeNeRF为纽约和旧金山场景提供了详细的基准，这些基准被用于它们的主要视图合成实验。...然后，作者将这两个点云与通过深度和法线图融合的致密MVS点云进行了比较，使用D1（点对点）均方误差和D2（点对面）均方误差、豪斯多夫距离和切夫距离。...另一方面，豪斯多夫和切夫距离更好地反映了点分布之间的差异。作者观察到，与稀疏点云相比，3DGS致密化点云与参考MVS致密化点云在这两个指标上具有更好的一致性。这也通过图7的视觉检查得到了证实。...作者在图8中绘制了相对于参考MVS致密化点云的局部豪斯多夫距离。这有助于突出参考MVS致密化点云与其他两个点云之间的非仿射变形。

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OpenGV 2.0：基于运动先验的车载环视标定与SLAM系统

这不仅增加了利用立体约束进行直接深度感知的难度，也使系统的外参标定变得更加复杂。其次为了尽可能完整地生成鸟瞰视图，仅依靠四个摄像头，它们需要具备大视场角，这导致图像平面上的畸变增大且变化较大。...通过引入摄像头到车辆的旋转矩阵，可以将不同时间步长的车辆旋转约束在一个全局优化框架下。这样每个摄像头的旋转参数不仅受到自身图像对之间的约束，还能够利用多个摄像头的观测结果来优化整个系统。...两个连续视图之间的轨迹被近似为圆弧，车辆的航向始终切向圆弧。用圆弧的内接角度和半径来最小化运动参数化。...此约束通过计算两个视图之间的相对旋转和相对平移来修正运动模型的偏差，从而提高优化的准确性。该方法的核心思想是通过束束调整框架进行优化，并将这些约束作为正则化项加入到优化中。...车辆在前 20 帧保持直线行驶，剩余部分进行转弯。图像测量是通过生成随机的 3D 点和垂直线并将其投影到每一帧图像中来生成的。最后加入了均匀噪声以模拟图像观测的误差。

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CVPR 2024 | DNGaussian: 全局局部深度归一化优化的稀疏三维高斯辐射场

考虑到场景几何的基础在于高斯基元的位置而不是它们的形状,文章冻结形状参数,提出硬和软深度正则化,以鼓励基元之间的移动来实现空间重塑。...在正则化过程中,文章提出渲染两种类型的深度,以独立调整高斯的中心和不透明度,而不改变它们的形状,从而在复杂颜色外观和平滑粗糙深度之间达到平衡。...通过局部和全局尺度归一化,文章的方法将损失函数重新聚焦于小的局部错误,同时保持对绝对尺度的知识,以增强深度正则化过程中的细节几何重塑。...遵循之前工作使用的设置,对DTU和LLFF数据集使用相同的分割,在3个视图上训练模型,并在另一组图像上进行测试。为了消除背景噪声,专注于目标对象,文章在DTU评估时应用了与之前工作相同的对象掩码。...对于Blender,遵循DietNeRF和FreeNeRF的方式,使用相同的个视图进行训练,并在个未见图像上进行测试。与基线保持一致,我们对LLFF、DTU和Blender应用了倍、倍和倍的下采样率。

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嵌入基础模型的高斯溅射

为了确保高质量的渲染和快速的训练，本文作者引入了一种全新的场景表示方法，将GS和多分辨率哈希编码（MHE）的优势结合在一起。...为了让训练过程更有效还引入了像素对齐损失，使相同语义实体的渲染特征距离接近，遵循像素级语义边界。...提升3D高斯与视觉语言FM嵌入的直接方法是将每个高斯与一个可学习的特征向量相连，可以通过图像光栅化训练以制定损失函数。然而，通常情况下，要在标准尺度的环境中保持高质量的渲染，通常需要数百万个高斯。...其次，我们生成一个目标特征图，通过将视图传递给 FM 来获取。最后，我们需要确保预测的特征图与相应的目标像素对齐，并在特征相似性方面遵循相同的对象边界。...基于点积相似性的像素对齐我们通过在每个像素周围定义一个核心，强制在规范化嵌入空间中（DINO 和 CLIP 之间）的点积相似性在中心像素和周围像素之间保持一致来定义像素对齐损失。

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对极几何概论

本文分别介绍了针孔摄像机模型和对极几何的基本知识。针孔相机针孔相机是简化的相机模型。光线沿直线传播，被物体反射的光穿过针孔以在成像表面上形成反转图像。针孔与成像表面之间的距离称为焦距。...我们可以在世界坐标系X中的点和图像平面中的点x之间做一个映射，表示为 ? K中的参数称为相机内部参数，其余参数R和C称为相机外部参数。对极几何对极几何是两个视图之间固有的射影几何。...当两个视点之间的空间位置关系已知时，由于对极几何的几何模型定义的约束条件，立体图像对上的搜索空间仅位于两个图像中。需要在相应的对极线搜索，并且原始的二维搜索问题直接简化为一维搜索。...基本矩阵为了表达对极约束中两个成像平面上各点之间的相对关系，在数学中，我们只需要添加一个矩阵（本质矩阵或基本矩阵）即可简洁地写出两者之间的方程关系。...展开上面的矩阵，并以向量的形式编写它： ? 此时，上述极限约束方程可写为 ? 将八个点的对极约束放在一起可以得到一个方程组： ? 本质矩阵和基本矩阵可以通过求解方程组来求解。

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增强无界 3D 高斯扫描与视图一致的 2D 扩散优先级,3DGS-Enhancer在NVS增强中的先进效果！

现有的针对NVS的增强工作[19, 43]主要集中在将深度和法向量等额外的几何约束集成到3D重构过程中，以填补观测区和未观测区之间的差距。...最初的3DGS模型将由这些增强的视图进行微调，以提高其渲染性能。所提出的3DGS-Enhancer可以轨迹无关地从稀疏视图中重构无限场景并生成两个已知视图之间的自然3D表示。...在 novel view 合成任务中，如果两个图像视图存在噪声，它们之间的近距离会增加生成冲突的可能性，破坏场景的 3D 一致性。...基于这种推理，作者将新视图与参考视图之间的距离规范化为 0 到 1。视角距离参考视图越远，其置信度越高。像素级置信度。...由于远距离的视角不太可能引起人工制品，因此作者将它们与参考视图之间的距离规范化在[0, 1]之间，从而使视频扩散结果在更远的视点上具有更高的置信度。这种策略在表格3中被称为“图像置信度”。

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计算机视觉在生物力学和运动康复中的应用和研究

在一种可能性中，可以将由预测参数产生的3D三角形网格投影到2D图像中，并使网格和人的轮廓的重叠最大化，或者，通过将模型的3D顶点与视觉外壳的3D点之间的距离最小化，可以通过迭代算法将3D人体模型与3D重建进行比较最接近的点...1.3 Spatial model 下列等式编码模型各部分之间的空间约束，并在两部分之间的关节的变换空间中以高斯分布进行建模： ? 作者通过在这些成对的部分依赖层引入混合模型来扩展模型。...类似于单视图模型中的公式，有条件的身体后部结构在两个视图中分解为一元和成对项的乘积，它们为每个视图独立定义零件之间的外观和空间约束。另外，作者在每个视图的每对对应部分之间引入成对因子。...为了利用多视图信息，作者使用跨视图的外观和空间对应约束来扩充模型。判别算法判别算法避免了反复调整身体模型参数以适应图像的过程，因此它们也通常被称为无模型算法。...测量关联的一种可能方法是检测肢体上每对零件之间的附加中点，并检查候选零件检测之间其发生率，但是，当人们挤在一起时，这些中点很可能支持虚假的关联。

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综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

，允许偏移λ，扩展了经典正交模型，在将图像从鱼眼图像转换为平面图像的情况下，该扩展用于控制畸变图像和去畸变图像之间的尺寸比，畸变投影与等式（10）保持相同。...然而，畸变和未畸变径向距离及其逆之间的关系由下式给出：扩展等距模型（Extended Equidistant Model）：事实上，扩展正交模型只是从投影到图像映射的转换，许多模型可以以与扩展正交模型相同的方式转换为图像上的映射...如图12所示，两台相机的单个3D点的理想观测将位于同一对极平面上，与针孔情况下它们位于对极线上的方式相同，然而，重要的是要注意，必须校准摄像机，以便将图像特征提升到投影球，相反，对于窄视场摄像机，通过基本矩阵为未校准相机定义了极线几何...主要优点是，垂直物体保持垂直，如建筑物上的垂直线所观察到的，因此，保留了扫描线，用于在两个连续鱼眼图像（运动立体）之间或鱼眼和窄视场相机（非对称立体）之间水平搜索立体算法，主要缺点是其固有的无法捕获靠近车辆的近场区域...然而，适用于针孔投影模型摄像机的相同多视图几何[108]原理也适用于鱼眼图像。通过从不同的视点观察场景并建立它们之间的对应关系，可以估计潜在的几何结构。

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基于约束捆集调整的多相机运动结构恢复方法

为此提出了基线约束，该约束适用于摄像头具有重叠视野的情况。将该约束纳入捆集调整解决方案中，以保持不同摄像头的相对运动静态。...主要贡献本文提出了一种用于具有重叠视图的未标定摄像头的束调整（Bundle Adjustment，BA）解决方案，通过加入所谓的基线约束，在两个彼此静态的摄像头之间建立链接。...通过假设这样的多摄像头系统，我们的方法在BA中构建了一个弱约束来固定这两个摄像头的相对定向。首先，我们的方法遵循典型的SfM流程，从图像中提取特征，并进行特征匹配以识别关键点/匹配点。...由于我们的数据是连续的视频帧，将每个图像与前向和后向方向上的20个相邻图像进行匹配，同时逐步估计每个摄像头的外部定向，通过BA最小化误差，其中实施了我们的基线约束，最后使用生成的稀疏重建结果，利用OpenMVS...实验表明在BA中的稳健最小化框架能够通过利用两个相机之间的基线约束来减小误差，并提供准确的3D重建而无需知道它们之间的校准。

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基础矩阵，本质矩阵，单应性矩阵讲解

对极几何（Epipolar Geometry）描述的是两幅视图之间的内在射影关系，与外部场景无关，只依赖于摄像机内参数和这两幅视图之间的相对位姿。 ?...两视图的对极几何可以理解为图像平面与以基线为轴的平面束相交的几何关系，其中主要有几种概念：（1）基线（base line）:两个相机中心的连线CC'称为基线。...当K已知时提取中间的矩阵得到本质矩阵E，E矩阵同样表示的是对极约束的关系，只不过它不再涉及相机内参，只由两视图之间的姿态关系决定： ?...中通过E、F矩阵就可以利用两视图中的匹配点求解出相对姿态了，不过这个方法存在一个问题——当两个视图的相机中心相同时，也就是R，t中的t为0，这时对极几何的基础也就不成立了，可知E、F均为0无法求解。...假设已经取得了两图像之间的单应，则可单应矩阵HH可以将两幅图像关联起来： ?

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NeRF新研究来了：3D场景无痕移除不需要对象，精确到毛发

然后，再应用预先训练的二维图像修复到多视图图像集上，NeRF 拟合过程用于重建三维图像场景，利用感知损失去约束 2 维画图像的不一致，以及画深度图像规范化掩码的几何区域。...与光线 r 相关联的期望客观性是通过在等式中呈现 r 上的点的对数而不是它们相对于密度的颜色而得到的：然后使用分类损失进行监督：用于监督基于 NeRF 的多视图分割模型的总体损失为：最后，采用两个阶段进行优化...这个嵌入的 NeRF 使用以下损失进行训练：该研究提出具有视图一致性的修复方法，输入为 RGB。首先，该研究将图像和掩码对传输给图像修复器以获得 RGB 图像。...该损失的计算方法如下：即使有感知损失，修复视图之间的差异也会错误地引导模型收敛到低质量几何（例如，摄像机附近可能形成 “模糊” 几何测量，以解释每个视图的不同信息）。...其计算方法是用到相机的距离而不是点的颜色代替的方法：然后将渲染的深度输入到修复器模型，以获得修复完的深度图。研究发现，使用 LaMa 进行深度绘制，如 RGB，可以得到足够高质量的结果。

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RoadBEV：鸟瞰视图下的路面重建

其中，RoadBEV-mono直接根据从图像视角查询的体素特征来拟合高程值，而RoadBEV-stereo则通过BEV体积来高效识别左右体素特征之间的差别以呈现道路高程的模式。...透视视图中的远距离纹理细节丢失，这进一步对有效的深度回归提出了挑战，除非有进一步的先验约束[12]。从顶视图(即BEV)估计道路高程是一个自然的想法，因为高程本质上描述了垂直振动。...对于RoadBEV-mono，引入了高程估计头对重塑的体素特征进行预测。RoadBEV-stereo的结构与图像视图中的立体匹配保持一致。...基于我们对数据集的统计分析，我们将和之间的参考高度（即相机和道路参考平面之间的垂直距离）设为1.10米。...为了将特征填充到体素中，我们使用外参数和内参数将体素中心投影到图像平面，并索引相应的像素特征。我们在图像视图中可视化特征体素，如图4所示。相同水平位置上堆叠的体素的像素投影连接成一条线段。

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SEAM论文解读：弱监督语义分割的自监督等变注意力机制

网络和真实值因为分类和细分之间仍然存在本质的矛盾。 SEAM [1]将一致性正则化应用于来自各种变换图像的CAM，以提供用于网络学习的自我监督。...论文的作者介绍了Siamese网络，这两个网络具有完全相同的结构和共享权值。它测量两个输入有多相似。 Siamese网络有两个输入，两个输入同时输入导两个神经网络。...一个分支对网络输出应用变换，另一个分支在网络前馈前通过同样的变换使图像失真。正则化来自两个分支的输出激活映射，以确保CAM的一致性。这两个网络的输入分别是原始图像和仿射变换后的图像。...最终CAM是原始CAM的归一化相似度的加权和。 ? 与传统的注意力相比， PCM消除了冗余跳转连接，以保持与原始CAM相同的激活强度（可能是原始CAM添加了更多错误消息）。...ECR损失用于将PCM与网络集成在一起，以对各种仿射变换做出一致的预测。 ? 结论在PASCAL VOC 2012数据集上进行的大量实验表明，在相同的监督水平下，该方法的性能优于最新方法。

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南大 & 上海 Ai Lab AWT 框架 | 革新视觉-语言模型的零样本与少样本学习能力，提升语义相关性挖掘！

VLMs被训练以将图像与相关的文本描述相联系。在标准协议（图1(a)）中，原始图像和类别名称被投射到一个联合视觉语言嵌入空间中，选择距离图像表示最近的类别作为预测结果。...最优传输（OT）起源于十八世纪的Monge问题，作为一种衡量数学实体之间距离 [57] 的度量，同时考虑它们复杂的几何结构 [36]。...3.2.3 Transport Across Modalities 作者的主要目标是精确测量图像与其候选名称之间的距离。通过增强，作者将每个原始图像或类名转换为一组增强视图。...任意两点（例如，图像和文本描述）之间的传输成本是用它们嵌入之间的余弦距离来量化的，，这作为语义相似性的直观度量。最优传输的目标是使从视觉模态到文本模态的质量传输的总成本最小化。...具体而言，图像视图集和第个类描述集之间的距离被重新定义为和之间的OT问题，如方程（4）中所述。作者使用Sinkhorn算法[59]来有效地近似解，表示为。

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双目视觉简介

我相信未来的世界一定是三维感知的世界，毕竟二维世界很多情况下不能满足要求的，一视差 Disparity与深度图那么提到双目视觉就不得不提视差图：双目立体视觉融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别...对于视差的理解自己可以体验一下：将手指头放在离眼睛不同距离的位置，并轮换睁、闭左右眼，可以发现手指在不同距离的位置，视觉差也不同，且距离越近，视差越大。...以上的图文说明明了对极几何（Epipolar Geometry）描述的是两幅视图之间的内在射影关系，与外部场景无关，只依赖于摄像机内参数和这两幅试图之间的的相对姿态。有以下几种概念 1....Disparity 备注：（Pixel size）像素大小是图像传感器中单个像素的大小。像素大小用微米表示。由于立体视觉系统使用两个摄像机，图像传感器的像素大小必须相同。...随着像素尺寸的减小，系统的深度范围增大。（Disparity value）视差是指在两个摄像机图像之间的像素位置的差异。

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CVPR 2023｜Limap：基于3D line的重建算法

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