zju3dv/NeuralRecon-W

解決的問題

NeuralRecon-W 解決了從「野外」（非受控環境）拍攝的圖像中重建 3D 場景的挑戰，這些圖像通常包含會干擾 3D 重建過程的瞬態物體，例如行人或車輛。

運作原理

該專案實作了一個神經 3D 重建管線，使用符號距離函數 (SDF) 來表示場景。它與 COLMAP 整合以進行相機位姿估計，並提供生成語義地圖的工具，幫助系統區分靜態場景與瞬態物體。該過程涉及訓練一個神經網路，從一組圖像中表示場景的 3D 幾何結構，然後從該網路學習到的表示中提取 3D 網格。

目標受眾

從事電腦視覺、3D 重建和神經渲染的研究人員與開發者，特別是那些處理在非受控環境中拍攝的室外或室內場景的人員。

特色亮點

• 野外場景重建：專為處理在非受控環境中拍攝的圖像而設計。
• 網格提取：包含從訓練好的檢查點提取高品質 3D 網格的工具。
• 自訂資料支援：支援從標準 COLMAP 工作區格式進行自動與手動資料準備。
• Heritage-Recon 資料集：提供工具包與管線，用於在專門的遺產地資料集上重現結果。