[发明专利]使用数据驱动先验的网格重建

说明书

本发明公开了一种使用数据驱动先验的网格重建。方法的一个实施例包括基于多个数字图像预测一个或更多个三维(3D)网格表示，其中所述一个或更多个3D网格表示是通过最小化所述一个或更多个3D网格表示与所述多个数字图像之间的至少一个差异来细化的。

背景技术

多视图立体视觉(MVS)技术涉及根据对象的多个重叠的二维(2D)图像构建三维(3D)表面。该技术可以基于与纹理、视点、采光和/或拍摄图像的其他条件相关的假设，从2D图像估计最可能的3D形状。给定对象的一组图像和相应的假设，MVS使用图像之间的立体对应性来重建由图像所捕获的场景的3D几何体。

附图说明

因此，可以更详细地理解各个实施例的上述特征的方式，上面简要概述的发明构思的更具体的描述，均可以参照各个实施例来获得，其中一些实施例在附图中示出。然而，需要指出的是，附图只示出了发明构思的典型实施例，因此不应当认为以任何方式限制其范围，并且还存在其他等效的实施例。

图1是示出被配置为实现各个实施例的一个或更多个方面的系统的框图。

图2是根据各个实施例的图1的训练引擎和执行引擎的更详细的说明。

图3是根据各个实施例的用于使用数据驱动先验执行网格重建的方法步骤的流程图。

图4是根据各个实施例的用于训练机器学习模型以学习数据驱动网格先验的方法步骤的流程图。

图5是被配置为实现各个实施例的一个或更多个方面的计算机系统的框图。

图6是根据各个实施例的图5的并行处理子系统中包括的并行处理单元(PPU)的框图。

图7是根据各个实施例的图6的并行处理单元(PPU)中包括的通用处理集群(GPC)的框图；

图8是根据各个实施例的示例性片上系统(SoC)的框图。

具体实施方式

在下面的描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对各个实施例的更透彻的理解。然而，对本领域技术人员来讲显而易见的是，可以在没有一个或更多个这些具体细节的情况下实践本发明构思。

系统综述

图1描述了被配置为实现各个实施例的一个或更多个方面的计算装置100。在一个实施例中，计算装置100可以是台式计算机、笔记本电脑、智能手机、个人数字助理(PDA)、平板电脑或配置为接收输入、处理数据和选择性地显示图像的任何其他类型的计算装置，并适于实践一个或更多个实施例。计算装置100被配置为运行驻留在内存116中的训练引擎122和执行引擎124。需要注意的是，本文所描述的计算装置是说明性的，任何其他技术上可行的配置都落入属于本公开的范围。

一个实施例中，计算装置100包括但不限于：连接一个或更多个处理单元102的互连(总线)112、与一个或更多个输入/输出(I/O)设备108耦合的输入/输出(I/O)设备接口104、内存116、存储器114和网络接口106。一个或更多个处理单元102可以是被实现为以下项的任何合适的处理器：中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、人工智能(AI)加速器、任何其他类型的处理单元、或不同处理单元的组合(如被配置为与GPU结合操作的CPU)。总的来说，一个或更多个处理单元102可以是能够处理数据和/或执行软件应用程序的任何技术上可行的硬件单元。此外，在本公开的上下文中，计算装置100中示出的计算元件可以对应于物理计算系统(例如，数据中心中的系统)，或者可以是在计算云中执行的虚拟计算实例。