详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

原文链接:详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

本文目录

  1. 三维重建技术简介

  2. 三维重建技术流程图及分类

3. 传统三维重建和深度学习三维重建有何不同?

  1. 三维重建就业岗位要求

  2. 深度学习MVS网络演化图和学习大纲

  3. 运行环境及要求基础

三维重建技术简介

三维重建是指用相机拍摄真实世界的物体、场景,并通过 计算机视觉技术进行处理,从而得到物体的三 维模型。下图就是三维重建重建结果:

详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS_第1张图片

三维重建技术是计算机视觉领域几十年来广泛研究的核心问题之一,其应用前景越来越广泛,比如增强现实(AR)、混合现实(MR)、自动驾驶、机器人领域、大型地图构建、文物保护、3D打印等。

自动驾驶中用于高精地图

三维重建技术流程图及分类

一个完整的三维重建流程如下所示,它涉及的主要技术有:多视图立体几何、深度 图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴 图、马尔科夫随机场、图割等。

详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS_第2张图片

根据不同的实现方法,我们可以将三维重建分为:传统****基于几何的三维重建深度****学习方法三维重建。具体细分如下所示:

详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS_第3张图片

传统三维重建深度学习三维重建有何不同呢?

传统的重建方法是使用光度一致性等来计算稠密的三维信息。虽然这些方法在理想的Lambertian场景下,精度已经很高。但也有一些常见的局限性,例如弱纹理,高反光和重复纹理等,使得重建困难或重建的结果不完整。因此,传统三维重建方法在重建的完整性等方面仍有很大的改进空间。

近年来深度学习在三维重建上取得了很大的成功。基于学习的方法可以引入比如镜面先验和反射先验等全局语义信息,使匹配更加鲁棒,从而解决传统方法无法克服的难题。因此掌握基于深度学习的三维重建前沿算法非常重要。另外,在这个大数据时代,深度学习已经是大家必须掌握的技能,传统视觉算法已经很难有新的突破,各个领域都在朝深度学习方向研究,近几年各大视觉会议论文都是基于深度学习来实现三维重建,各个大厂招聘也越来越看重深度学习三维重建方法。

链接:详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

三维重建就业岗位要求

部分三维重建岗位要求:

详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS_第4张图片

薪资:

详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS_第5张图片

详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS_第6张图片

深度学习MVS网络演化图和学习大纲

下图是我们整理的独家深度学习MVS网络演化图:

详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS_第7张图片

基于此,计算机视觉life推出了新课程《深度学习三维重建:从 理论到实战》,以深度学习MVS网络演化图为主线,重点讲解三个优秀的开源框架 MVSNet(经典的深度学习MVS开源库)、PatchMatchNet(有监督MVS网络中最新最佳)、JDACS-MS(无监督MVS网络中最新最佳),并梳理各种变种网络,覆盖目前深度学习MVS最前沿、最优秀的技术。理论与实战并重,并且针对每章提供对应的作业和考试,并根据学习情况每月有机会获得100元学习基金,根据周作业、大作业、课程完成度等数据,评选最终的课程优秀学员,全额退还课程费用+发放优秀学员证书+至少1次内推机会!

详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS_第8张图片

开课前立减100元,扫描学习↓

优惠券链接:详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

购买课程后添加此微信进答疑群,如果对课程有疑问,也可加下面微信咨询↓

课程咨询链接:详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

课程时间表:

为了保证课程学习质量,本期招生限150名学员,招满即止;

招生日期:2022/1/6-2022/3/18;课程进度一半即停止招生。

开课日期:2022/2/11

课程讲师及学员要求

讲师本硕均毕业于C9高校知名图形图像实验室。目前就职于行业头部图形图像处理算法公司,任资深三维重建算法工程师。有6年三维重建、图形图像项目经验,曾主导参与多个基于视觉的物体、人脸、人体三维重建项目。讲课耐心细致、深入浅出,广受学员好评。

视觉几何三维重建教程(第2期):稠密重建,曲面重建,点云融合,纹理贴图

作业、全额返现、学习基金

作业重磅提升!

  1. 每周每章节会有针对本章学习内容的作业和考试,需要在规定时间内完成作业。学习视频+作业考试巩固强化~学习效果双倍提高!

  2. 全程陪伴式学习,每周公示学习情况排行榜,班主任跟进自制力较差学员~再也不怕学习掉队!

  3. 不定期内部直播,分享学习经验和作业思路~学习收获UP UP UP!

学习基金 & 优秀学员全额返现!

每个学员有2次拿奖机会:包括1次月度优秀学员(退款100),1次最终课程优秀学员(全额退款)。

  1. 每月公布当前累积排行榜单,排行榜前5%学员退款100元作学习基金奖励!

  2. 课程结课后根据周作业、大作业、课程完成度等数据,评选最终的课程优秀学员(前5%),全额退还课程费用+发放优秀学员证书+至少1次内推机会!100%有效,等你来战!

注:①月排行榜根据累计周作业成绩得分,每周由班主任在课程群内公示动态排名榜单。②优秀学员退课程款在结课仪式时同步发放;评选日期详见学习规划表!

运行环境及学习要求基础

  1. 运行环境:Ubuntu16.04/18.04。(Windows也支持,建议使用Ubuntu)

  2. 硬件要求:普通台式机/笔记本电脑均可。关于GPU:如果需要训练,则需要GPU,无论是什么样的显卡型号至少要 有8G以上显存;如果没有显卡,或者显存很小,可以测试作者提供的预训练模型,跑下自己的数据看看效果,调试下 网络模型(课程学习是没问题的)。课程使用公开数据集,不需要相机等传感器硬件。

  3. 编程语言:Python

  4. 要求基础:

  • a.对Python有简单的了解或着掌握过别的任何一门编程语言(例如Matlab)(Python上手简单快速,课程内会教大家入门)

  • b.对深度学习没有要求,课程内会教大家从零入门深度学习;

  • c.学过或者正在学习OpenMVS更好,MVS网络涉及的传统MVS算法课程内会讲解。

常见问题解答

1 购买课程有优惠吗?

目前的可用优惠:

  • 开课前立减100元;

  • 老学员的立减20优惠券(已发放,进入小鹅通即可看到);

  • 账户内积分抵扣;

优惠券只能用一张,其他优惠可叠加使用!

2 学习基金、返现是通过什么发放?

会退还到你付款时的支付方式,原路退回。

3 作业提供答案吗?

不提供,但会在内部直播提供思路讲解。课程交流群里大家可讨论,但不能直接给出答案。

4 课程观看、答疑有效期是?

答疑主要在开课期间(2022年5月底之前),所以购买课程后务必加客服进入答疑群。后续所有的直播、答疑、讲评作业、排行榜都在课程群里进行。课程观看有效期统一截止到2023年5月,购买后请及时学习。

5 课程直播是否有提供录播?

课程内部直播提供录播。

但注意学员加油站直播仅限学员观看,且不提供录播,涉及内容包括:求职经验、行业趋势、论文讲解、SLAM学习经验等。请留意课程内通知并及时参加。

6 课程是否可以开发票?

可以开具增值税电子普通发票。购买课程后找课程助手开具发票即可。

开课前立减100元,扫描学习↓

优惠券链接:详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

购买课程后添加此微信进答疑群,如果对课程有疑问,也可加下面微信咨询↓

课程咨询链接:详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

你可能感兴趣的:(三维视觉,视觉SLAM,SLAM,slam,计算机视觉)