RePAIR: A 3D and 2D Dataset and Benchmark for Real-World Fresco Fragment Reassembly
The RePAIR dataset, comprising high-resolution 3D scans and 2D images of fresco fragments from Pompeii, offers a challenging benchmark for developing and evaluating algorithms for real-world puzzle solving and cultural heritage reconstruction.
DUSt3R：キャリブレーション不要な画像群からの高密度な3D再構成を実現する革新的な手法
DUSt3Rは、カメラのキャリブレーション情報なしで、単眼または多眼の画像群から高密度な3Dシーン再構成を直接実現する、従来のSfMやMVSパイプラインとは根本的に異なる新しいアプローチである。
DUSt3R: A Novel Approach to Camera-Agnostic 3D Reconstruction Using Pointmaps
DUSt3R is a novel deep learning model that performs dense 3D reconstruction from uncalibrated and unposed images by leveraging a pointmap representation, simplifying the traditional 3D vision pipeline and achieving state-of-the-art results on various tasks.
오류 공간 기반 가우시안 완성을 통한 가우시안 스플래팅 매핑, ES-Gaussian
ES-Gaussian은 저고도 카메라와 단일 라인 LiDAR를 사용하여 고품질의 실내 3D 재구성을 가능하게 하는 새로운 시스템으로, 저조도, 반사 표면, 단조로운 질감 등 까다로운 환경에서도 강력한 성능을 보여줍니다.
다양한 뷰 합성 기술 및 사진 측량법을 이용한 3D 산림 재건 및 개별 나무 매개변수 추출에 대한 비교 분석
본 연구는 새로운 뷰 합성 기술(NeRF 및 3DGS)이 기존의 사진 측량법보다 숲 장면의 3D 밀집 재구성에서 훨씬 더 높은 효율성을 달성한다는 것을 보여주었으며, 특히 복잡한 숲 장면에서 NeRF가 더 나은 재구성 품질을 제공한다는 것을 보여주었다.
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