摘要
一种基于Transformer的单视图和多视图体素三维重建方法,涉及体素三维重建领域。解决单视图重建中的“特征崩塌”和多视图重建任务中特征联系提取不足、冗余特征过多的问题。在单视图体素三维重建上,该方法通过Transformer和CNN提取多尺度特征,经过CFV模块融合获取全局‑局部特征,在多视图体素三维重建上,使用AFPM聚合相似特征,利用基于DPC‑KNN的FCM方法减少冗余,最终通过解码层得到重建体素模型,快速恢复物体整体结构。
技术关键词
三维重建方法
局部图像纹理特征
注意力机制
卷积模块
代表
图像全局特征
局部纹理特征
冗余特征
解码器
分支
Softmax函数
矩阵
损失函数设计
体素模型
多尺度特征
序列
通道
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融合特征
跨尺度特征融合
多尺度特征融合
注意力机制
检测头
交通流量预测方法
ETC门架
交通流预测模型
决策树模型
交通特征
预警模型构建方法
无人艇
物体
多头注意力机制
危险预警方法
智能检测系统
原始图像数据
通道注意力机制
水下图像处理
模块