#3d_ml — Public Fediverse posts

[Перевод] Atlas: Как реконструировать 3D сцену из набора изображений

Всем привет! Если вы увлекаетесь 3D-технологиями или просто хотите узнать больше о современных методах создания трехмерных моделей, вам точно стоит прочитать эту статью. Мы погрузимся в метод Atlas — уникальный способ 3D-реконструкции сцены на основе всего лишь 2D-изображений. Вы узнаете, как линейная регрессия и усеченная знаковая функция расстояния (TSDF) могут значительно упростить процесс моделирования, обеспечивая более точные результаты без необходимости использования карт глубины. Мы рассмотрим ключевые концепции, такие как извлечение признаков с помощью 2D-CNN и превращение их в воксельные объёмы, а также узнаем, как 3D-CNN уточняет эти признаки для более глубокого понимания сцены. Даже если вы не знакомы с терминологией, я постараюсь объяснить всё доступным языком.

https://habr.com/ru/articles/851924/

#3d_графика #cv #atlas #3d_ml #deep_learning #машинное+обучение #искусственный_интеллект

[Перевод] Как работает Mesh R-CNN

Ну для начала всем привет, в этой статье постараюсь рассказать вам про структуру Mesh R-CNN как он работает, что вообще из себя представляет, также будут сделаны сноски с описанием концепции по генерации 3D объектов. Буду опираться как и уже на существующие статьи, так буду и от себя писать. Возможно будут где то ошибки, потому если заметите, постараюсь исправить. Вообще для чего нужен Mesh R-CNN, нужен он для того чтобы генерировать 3D объекты на основе изображения. Этот метод построен на фундаменте Mask R-CNN, но с добавлением ветви для предсказания сеток. Это создает начальное представление, которое преобразуется в сетку и уточняется с помощью графовой сверточной сети.

https://habr.com/ru/articles/851262/

#Mesh_RCNN #машинное+обучение #3D_ML #cv #искусственный_интеллект