Language
Country/Area
No result found
Как использовать обычные камеры для сбора данных для обучения моделей NeRF? Вы тоже можете это сделать!
В последнее время технология Neural Radiance Fields (NeRF) привлекает большое внимание в области компьютерной графики. Этот метод, основанный на глубоком обучении, позволяет людям реконструировать трехмерные сцены из двухмерных изображений. Поскольку модель NeRF можно использовать для ряда приложений, таких как синтез новых перспектив и реконструкция геометрии сцены, все больше людей начинают задумываться о том, как использовать обычные камеры для сбора данных, чтобы упростить обучение таких моделей. Для профессионалов и любителей, желающих узнать больше об этой технологии, эта статья пошагово расскажет вам весь процесс.
Введение в модель NeRF
NeRF был впервые предложен в 2020 году. Его суть заключается в том, чтобы характеризовать поле излучения сцены путем создания нейронной сети. Эта сеть может прогнозировать яркость и объемную плотность сцены на основе пространственного положения и направления обзора камеры. Для этого процесса требуются данные изображений с разных ракурсов, которые затем генерируются с помощью традиционных методов объемной визуализации. Что еще более важно, этот процесс полностью дифференцируем, что позволяет нам обучать более точную модель, минимизируя ошибку между прогнозируемым изображением и фактическим изображением с помощью градиентного спуска. Важность сбора данных
Для обучения точной модели NeRF первым шагом является сбор изображений с разных ракурсов и соответствующих положений камеры.
Для этих изображений не требуются специализированные камеры или программное обеспечение; любая камера может захватить набор данных, совместимый с Structure from Motion (SfM). Если положение и направление камеры можно отследить, можно провести последующее обучение модели. Многие исследователи также используют синтетические данные для оценки NeRF и связанных с ними технологий. Изображения и соответствующие им позы контролируются, поэтому они имеют более высокую точность.
Как успешно собирать данные
Если вы хотите использовать обычную камеру для сбора данных для обучения NeRF, следует обратить внимание на несколько ключевых моментов:
<ул>При сборе данных рекомендуется сделать несколько контрольных изображений для облегчения будущего анализа и сравнения.
Обработка данных и обучение
После сбора данных следующим шагом станет обработка и обучение модели. Кликните на библейские изображения и убедитесь, что ключевые моменты запечатлены в процессе съемки для последующего анализа. Кроме того, поскольку весь процесс обучения представляет собой обратное распространение, модель необходимо неоднократно корректировать для уменьшения ошибок, поэтому чем больше данных собрано, тем точнее будет модель.
Широкое применение модели NeRF
Поскольку технология NeRF продолжает развиваться и набирать популярность, ее потенциальные возможности применения в таких областях, как создание контента, медицинская визуализация, робототехника и автоматизация, становятся все более очевидными. Для создателей контента 3D-эффект в реальном времени, обеспечиваемый NeRF, может не только сократить производственные затраты, но и повысить реалистичность визуальных эффектов. В медицинской визуализации NeRF обеспечивает более точную реконструкцию КТ-сканов, потенциально снижая использование радиации и повышая безопасность пациентов.
Тенденции будущего развития
Благодаря постоянному совершенствованию технологий обучение моделей NeRF будет становиться все проще и проще. В будущем обычным пользователям понадобится только обычная камера для сбора данных и обучения высококачественных 3D-моделей. Означает ли это, что каждый станет цифровым художником?
