PROBABILISTIC SILHOUETTE-BASED CLOSE-RANGE PHOTOGRAMMETRY USING A NOVEL 3D OCCUPANCY-BASED RECONSTRUCTION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Digital three-dimensional (3D) reconstruction of objects has many applications in computer vision, archaeology, and the entertainment industry. Digital 3D reconstruction can be used to preserve the appearance of valuable historical artifacts; it can be used to track the pose of an object in the images, and it can facilitate object modelling. 3D reconstruction of objects in the past has been achieved using many sensors such as cameras and laser-strip scanners. Monocular camera-based object 3D modelling can be categorized into sparse feature detector/descriptor-based and dense silhouette-based approaches. Feature-based methods identify distinctive features on the objects (captured from many images). In contrast, silhouette-based methods only require a distinguishable boundary between the object and the background. Silhouette-based methods have the advantage that in the controlled setups, a special background can be designed to be distinguishable from the object of interest; therefore, uniquely identifiable textures on the object’s surface are not required. Despite their advantages, silhouette-based probabilistic reconstruction remains a challenge. This article proposes a new probabilistic approach using 3D occupancy grids for the silhouette-based digital reconstruction of an object. The proposed method is designed to be usable with monocular cameras and achieves an accurate reconstruction using only sixteen images. Compared to similar silhouette-based volumetric approaches, the voxels are not discarded immediately during the reconstruction, and the occupancy grid mapping continuously changes the occupancy probability of the voxels with each new image included.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».