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WinT3R: Reconstrucción de transmisión basada en ventanas con grupo de tokens de cámara
Created by
Haebom
Autor
Zizun Li, Jianjun Zhou, Yifan Wang, Haoyu Guo, Wenzheng Chang, Yang Zhou, Haoyi Zhu, Junyi Chen, Chunhua Shen, Tong He
Describir
WinT3R es un modelo de reconstrucción de avance capaz de estimar poses de cámara precisas y mapas de puntos de alta calidad en tiempo real. Los métodos existentes presentan un equilibrio entre la calidad de la reconstrucción y el rendimiento en tiempo real. WinT3R introduce un mecanismo de ventana deslizante para garantizar un intercambio suficiente de información entre fotogramas dentro de una ventana, mejorando así la calidad de la predicción geométrica sin una sobrecarga computacional significativa. Además, aprovecha una representación compacta de la cámara y mantiene un conjunto global de tokens de cámara para mejorar la fiabilidad de la estimación de la pose de la cámara sin sacrificar la eficiencia. Mediante experimentos exhaustivos con diversos conjuntos de datos, WinT3R demuestra un rendimiento de vanguardia en calidad de reconstrucción en línea, estimación de la pose de la cámara y velocidad de reconstrucción. El código y el modelo están disponibles públicamente en https://github.com/LiZizun/WinT3R .
Demostramos que es posible la reconstrucción 3D de alta calidad y en tiempo real utilizando un mecanismo de ventana deslizante, una representación de cámara compacta y un grupo de tokens de cámara global.
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Resuelve eficazmente el desequilibrio entre la calidad de la reconstrucción y el rendimiento en tiempo real de los métodos existentes.
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Lograr un rendimiento de última generación en calidad de reconstrucción en línea, estimación de la pose de la cámara y velocidad de reconstrucción.
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Garantizar la reproducibilidad y escalabilidad de la investigación haciendo públicos el código y los modelos.
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Limitations:
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El artículo no aborda específicamente el problema Limitations. Se requieren más experimentos o análisis para identificar el problema Limitations. Por ejemplo, esto podría incluir la susceptibilidad a ciertos tipos de ruido de la escena o del sensor, o limitaciones en el uso computacional y de memoria.
