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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开了一种基于非标定单视图的三维目标重建方法，属于计算机视觉领域。首先通过SAM模型从图像中有效的从背景中分割出物体数据，将这些物体数据作为训练的图像数据；然后通过多模态大模型CLIP的图像编码器进行编码，获得图像特征数据；随后基于高斯模型先后进行粗粒度和细粒度的物体点云生成；然后把生成的点云分成点云簇，传入一个点云特征编码器生成点特征，再基于交叉注意力机制，对图像特征和点云特征进行两阶段的融合；最后结合融合特征对密集点云的细节恢复与真实点云基于倒角距离的损失函数去进行模型参数学习进而对物体点云重建。经过实际验证，本发明提供的目标重建方法具有高效、精度高的特点。
主权项：1.一种基于非标定单视图的三维目标重建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取待处理图像数据，针对有背景的图像数据进行前景与背景的分割提取，将分割后的前景图像数据，作为待训练的图像数据；S2：利用多模态大模型CLIP的图像编码器，对待训练的图像数据进行编码而获得图像特征；S3：先进行粗粒度高斯点云生成：使用Hehun采样的方法，获得稀疏的点云数据；S4：再进行细粒度高斯点云生成，获得密集的点云数据，以保证重建后的物体完整性和完善性；S5：进一步通过交叉注意力机制实现图像信息与三维点云信息的结合，对所述密集的点云数据的细节进行重建和修复；S6：最后采用监督学习的方式，基于S5处理后的密集的点云数据与真实的点云数据构建损失函数：包括位置损失函数和形状损失函数；S7：将待测的图像数据进行S1-S5的处理过程，并结合S6构建的损失函数，得到重建的点云数据，输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于非标定单视图的三维目标重建方法
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