Rapid Kemajuan dalam Rekonstruksi Permukaan 3D dengan SDFStudio
Selama beberapa tahun terakhir, telah terjadi peningkatan pesat dalam beberapa bidang terkait visi komputer dan grafika komputer, terutama rekonstruksi permukaan. Tujuan utama dari bidang yang selalu berubah dalam pemindaian 3D ini adalah untuk secara efisien merekonstruksi permukaan dari awan titik yang diberikan sambil memenuhi kriteria kualitas tertentu. Algoritma-algoritma ini bertujuan untuk memperkirakan geometri dasar dari permukaan objek yang dipindai berdasarkan data awan titik yang diberikan. Permukaan kemudian dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti visualisasi, realitas virtual, desain berbantu komputer, dan pencitraan medis. Beberapa pendekatan yang paling terkenal untuk rekonstruksi permukaan termasuk Self-Organized Maps, rekonstruksi Bayesian, dan rekonstruksi Poisson. Dalam rekonstruksi permukaan menjadi aspek penting dari pemindaian 3D, penelitian yang besar sedang dilakukan untuk menciptakan berbagai teknik yang sesuai untuk rekonstruksi permukaan dari pemindaian 3D menggunakan pembelajaran mesin tanpa pengawasan.
SDFStudio: Alat Serbaguna untuk Rekonstruksi Permukaan Neural Implicit
Dalam langkah ini, sekelompok peneliti yang beragam dari University of Tübinge, ETH Zurich, dan Czech Technical University, Prague, telah bekerja sama dan mengembangkan SDFStudio, sebuah alat yang serbaguna dan serbaguna untuk Rekonstruksi Permukaan Neural Implicit (NISR). Kerangka kerja ini dibangun di atas proyek nerfstudio, yang pada dasarnya menyediakan API untuk menyederhanakan proses membuat, melatih, dan memvisualisasikan Bidang Radiasi Neural (NeRF). Sebagai bagian dari implementasinya, para pengembang telah menggunakan tiga metode rekonstruksi permukaan utama: UniSurf, VolSDF, dan NeuS. UniSurf, atau Universal Surface Reconstruction, adalah metode rekonstruksi permukaan yang bertujuan untuk menghasilkan representasi permukaan yang halus dari awan titik yang tidak teratur dengan menggabungkan fungsi implisit dan jala banyak sisi. Volumetric Signed Distance Field, atau VolSDF, di sisi lain, adalah metode rekonstruksi permukaan yang memanfaatkan representasi volumetrik dari awan titik masukan. NeuS, atau Neural Surface, adalah metode rekonstruksi permukaan yang menggunakan jaringan saraf mendalam untuk menghasilkan representasi permukaan dari awan titik dengan menggabungkan keunggulan dari kedua representasi permukaan implisit dan pendekatan berbasis pembelajaran.
Untuk mendukung berbagai representasi scene dan teknik untuk rekonstruksi permukaan, SDFStudio menggunakan Fungsi Jarak Tertanda (SDF) sebagai representasi utamanya, yang mendefinisikan permukaan sebagai iso-surface dari fungsi implisit. Untuk memperkirakan SDF, SDFStudio menggunakan berbagai teknik seperti Multi-Layer Perceptrons (MLP), Tri-plane, dan Multi-res feature grids. Teknik ini memanfaatkan jaringan saraf dan grid fitur untuk memperkirakan nilai jarak yang ditandai atau okupansi di lokasi yang berbeda dalam scene. Untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi, alat ini juga menggabungkan beberapa strategi pengambilan sampel titik, salah satunya adalah pengambilan sampel yang dipandu oleh permukaan, terinspirasi oleh metode UniSurf. Selain itu, SDFStudio menggunakan pengambilan sampel yang dipandu oleh permukaan voxel yang berasal dari metode NeuralReconW. Pendekatan ini memanfaatkan informasi dari grid voxel untuk memandu proses pengambilan sampel, memastikan bahwa titik-titik yang dihasilkan lebih cenderung berada pada permukaan objek. Dengan menggabungkan teknik pengambilan sampel seperti itu, SDFStudio memastikan bahwa sampel titik yang dihasilkan mewakili permukaan yang mendasarinya dan memastikan kualitas dan akurasi yang lebih baik dari permukaan yang direkonstruksi.
Salah satu karakteristik menonjol dari SDFStudio adalah bahwa ia menawarkan implementasi yang serba guna dan modular, yang menyediakan kerangka kerja yang nyaman untuk mentransfer ide dan teknik antara metode yang berbeda dalam alat ini. Misalnya, transfer ide diamati dari Mono-NeuS ke NeuS. Contoh lain dari transfer ide terlihat dalam Geo-VolSDF, yang menggabungkan ide dari Geo-NeuS ke VolSDF. Kemampuan untuk mentransfer ide antara metode yang berbeda dalam SDFStudio mempromosikan kemajuan dalam rekonstruksi permukaan dengan memberikan peneliti kesempatan untuk bereksperimen dengan kombinasi yang berbeda, mengambil inspirasi dari satu proses dan mengintegrasikannya ke proses lain. Untuk memulai dengan SDFStudio dengan cepat, Anda dapat mengikuti petunjuk pengaturan yang tersedia di repositori GitHub-nya.
Kesimpulan
Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan dalam bidang rekonstruksi permukaan 3D telah mengarah pada pengembangan berbagai teknik dan alat yang inovatif. SDFStudio adalah salah satu contoh alat yang serbaguna dan serbaguna untuk rekonstruksi permukaan neural implicit. Dengan menggunakan metode seperti UniSurf, VolSDF, dan NeuS, alat ini dapat menghasilkan representasi permukaan yang halus dan akurat dari awan titik yang diberikan. Dengan memanfaatkan fungsi jarak yang ditandai (SDF) dan teknik pengambilan sampel yang canggih, SDFStudio dapat memastikan bahwa hasil rekonstruksi permukaan sesuai dengan kualitas yang diinginkan. Selain itu, dengan kerangka kerja yang serba guna dan modular, SDFStudio memberikan peneliti kesempatan untuk menggabungkan ide dan teknik dari berbagai metode, memajukan bidang rekonstruksi permukaan 3D secara keseluruhan. Dengan demikian, SDFStudio menjadi alat yang berharga bagi para peneliti yang tertarik dalam bidang ini, membuka pintu bagi lebih banyak inovasi dan penemuan di masa depan.
Disarikan dari: Citation