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一种结合实例分割和改进神经辐射场的黄颡鱼三维重建方法 

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申请/专利权人:安徽省农业科学院农业经济与信息研究所;安徽省农业科学院水产研究所

摘要:本发明涉及一种结合实例分割和改进神经辐射场的黄颡鱼三维重建方法,包括:图像预处理;制作黄颡鱼数据集;在卷积神经网络的主干网络中加入SA注意力机制模块,形成轻量化聚合网络;将轻量化聚合网络加入神经辐射场模型即NeRF模型中,得到基于空间图像特征的NeRF模型,进行三维重建,生成新视角的图像即3D图片;进行消融实验研究,对估计结果的准确性进行对比。通过改进的网络结构和训练流程,显著提高了计算效率,能够从稀疏的视角集合,甚至是单一视角中有效合成新的视图;本发明在设计上考虑到了跨场景的泛化能力,通过在学习过程中整合多视图图像和空间特征,大大增强了模型对未见场景的适应能力。

主权项:1.一种结合实例分割和改进神经辐射场的黄颡鱼三维重建方法,其特征在于:该方法包括以下顺序的步骤:1图像预处理:采用YOLOv8模型对输入的数据集中的黄颡鱼图像进行前景和背景的分离,提取出前景图像即黄颡鱼的像素区域组成预处理后的数据集;2制作黄颡鱼数据集:提取相机位姿,将预处理后的数据集制作成与DTU数据集相同格式的黄颡鱼数据集,并将黄颡鱼数据集划分为第二训练集和第二测试集;3设计轻量化聚合网络:在卷积神经网络的主干网络中加入SA注意力机制模块,形成轻量化聚合网络;4将轻量化聚合网络加入神经辐射场模型即NeRF模型中,得到基于空间图像特征的NeRF模型:通过轻量化聚合网络提取第二训练集中输入图片的特征,并在生成新视角时通过查询对应像素上的信息获得先验,进行三维重建,生成新视角的图像即3D图片;5进行消融实验研究,定量分析卷积神经网络和SA注意力机制模块在NeRF模型中的有效性,并对估计结果的准确性进行对比。

全文数据:

权利要求:

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