Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/ai_machinelearning_big_data/-7510-7511-7512-7510-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Machinelearning | Telegram Webview: ai_machinelearning_big_data/7510 -
Telegram Group & Telegram Channel
⚡️ Matrix3D: универсальная модель для фотограмметрии от Apple.

Matrix3D — модель, предлагающая решение сразу нескольких задач в рамках единой архитектуры: оценку положения камер, предсказание глубины и генерацию новых ракурсов.

Всю эту красоту обеспечивает модифицированный диффузионный трансформер, который обрабатывает изображения, параметры камер и карты глубины как взаимосвязанные модальности. Он не только упрощает традиционный пайплайн (нет зависимостей от отдельных алгоритмов SfM или MVS), но и повышает точность за счет уникальной оптимизации.

Ключевая особенность Matrix3D — маскированное обучение, позаимствованное из методов MAE. Модель тренируется на частично заполненных данных: парах «изображение-поза» или «изображение-глубина». При этом модель учится «достраивать» недостающие модальности, что позволяет комбинировать входы и выходы во время инференса. Например, можно добавить карту глубины с физического датчика или сгенерировать новые ракурсы на основе всего двух изображений.

Результаты тестов с задачей оценки поз на датасете CO3D Matrix3D обходят специализированные методы (RayDiffusion): точность определения положения камеры достигает 96,3% против 92,4% у конкурентов.

В синтезе видов модель демонстрирует PSNR 20,45 против 19,22 у SyncDreamer, а в оценке глубины — AbsRel 0,036 против 0,064 у Metric3D. При этом Matrix3D не требует отдельных моделей для каждой задачи, все решается в рамках одной модели.

Практическая ценность модели — в ее адаптивности. Например, для 3D-реконструкции из одного кадра Matrix3D сначала генерирует недостающие ракурсы, оценивает их позы и глубину, а затем оптимизирует сцену через 3D Gaussian Splatting.

Для работы с несколькими кадрами без известных поз модель сама восстанавливает параметры камер, что раньше требовало отдельного этапа с COLMAP. Все это реализовано в репозитории с готовыми скриптами — от синтеза видов до полной реконструкции.

Конечно, есть нюансы: качество облаков точек пока уступает другим методам (GeoMVSNet). Но даже имеющиеся результаты достаточны для инициализации 3DGS, а главное — весь процесс занимает несколько минут на одной RTX 3090. Для сравнения: CAT3D, хотя и точнее в синтезе, требует 16х A100 и оптимизации под каждую сцену.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Photogrammetry #Matrix3D #Apple
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/7510
Create:
Last Update:

⚡️ Matrix3D: универсальная модель для фотограмметрии от Apple.

Matrix3D — модель, предлагающая решение сразу нескольких задач в рамках единой архитектуры: оценку положения камер, предсказание глубины и генерацию новых ракурсов.

Всю эту красоту обеспечивает модифицированный диффузионный трансформер, который обрабатывает изображения, параметры камер и карты глубины как взаимосвязанные модальности. Он не только упрощает традиционный пайплайн (нет зависимостей от отдельных алгоритмов SfM или MVS), но и повышает точность за счет уникальной оптимизации.

Ключевая особенность Matrix3D — маскированное обучение, позаимствованное из методов MAE. Модель тренируется на частично заполненных данных: парах «изображение-поза» или «изображение-глубина». При этом модель учится «достраивать» недостающие модальности, что позволяет комбинировать входы и выходы во время инференса. Например, можно добавить карту глубины с физического датчика или сгенерировать новые ракурсы на основе всего двух изображений.

Результаты тестов с задачей оценки поз на датасете CO3D Matrix3D обходят специализированные методы (RayDiffusion): точность определения положения камеры достигает 96,3% против 92,4% у конкурентов.

В синтезе видов модель демонстрирует PSNR 20,45 против 19,22 у SyncDreamer, а в оценке глубины — AbsRel 0,036 против 0,064 у Metric3D. При этом Matrix3D не требует отдельных моделей для каждой задачи, все решается в рамках одной модели.

Практическая ценность модели — в ее адаптивности. Например, для 3D-реконструкции из одного кадра Matrix3D сначала генерирует недостающие ракурсы, оценивает их позы и глубину, а затем оптимизирует сцену через 3D Gaussian Splatting.

Для работы с несколькими кадрами без известных поз модель сама восстанавливает параметры камер, что раньше требовало отдельного этапа с COLMAP. Все это реализовано в репозитории с готовыми скриптами — от синтеза видов до полной реконструкции.

Конечно, есть нюансы: качество облаков точек пока уступает другим методам (GeoMVSNet). Но даже имеющиеся результаты достаточны для инициализации 3DGS, а главное — весь процесс занимает несколько минут на одной RTX 3090. Для сравнения: CAT3D, хотя и точнее в синтезе, требует 16х A100 и оптимизации под каждую сцену.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Photogrammetry #Matrix3D #Apple

BY Machinelearning





Share with your friend now:
tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/7510

View MORE
Open in Telegram


Machinelearning Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Why Telegram?

Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.

The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.

Machinelearning from jp


Telegram Machinelearning
FROM USA