PointRecon: 通过基于射线的 2D-3D 匹配的在线点式 3D 重建
计算机视觉与模式识别
2024-11-25 v2
摘要
我们提出了一种新颖的在线、基于点的 3D 重建方法，输入为已标定姿态的单目 RGB 视频。我们的模型维护场景的全局点云表示，在新图像被观测到时持续更新点的特征和 3D 位置。它通过新检测到的点扩展点云，同时谨慎地去除冗余。点云更新和新点的深度预测通过一种新颖的基于射线的 2D-3D 特征匹配技术实现，该技术对先前点位置预测中的误差具有鲁棒性。与离线方法不同，我们的方法处理无限长度的序列并提供实时更新。此外，点云没有预定义的分辨率或场景大小约束，其统一的全局表示确保了不同视角之间的视图一致性。在 ScanNet 数据集上的实验表明，我们的方法在在线 MVS 方法中达到了相当的质量。项目页面: https://arthurhero.github.io/projects/pointrecon
引用
@article{arxiv.2410.23245,
title = {PointRecon: Online Point-based 3D Reconstruction via Ray-based 2D-3D Matching},
author = {Chen Ziwen and Zexiang Xu and Li Fuxin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.23245},
year = {2024}
}