🌟 Друзья, всем привет! Год откроет пост-коллаборация о 3D CV с моим другом, коллегой и маэстро компьютерного зрения - Ромой, админом канала Что-то на Ромином 📸

Итак, 3D computer vision

🌟 Эта сфера включает в себя получение, обработку и анализ трехмерных данных. Для этого используется анализ 2D изображений или информация со специальных датчиков по которым в дальнейшем получается представление о форме объектов, их структуре и свойствах. Например, можно получить 3D объект или сцену для своей компьютерной игры 🎮

🌟 3D CV находит применение в таких сферах, как медицина, робототехника, автопилотирование автомобилей, виртуальная или дополненная реальность и построение карт местности. Алгоритмы могут быть применены практически в любой сфере, связаной с обработкой информации об окружении

🌟 Основные представления, с которыми работают в 3D CV, это карта глубины (depth map), полигональные сетки (mesh), облака точек и воксели. Машинное обучение применяется как для их получения, так и для обработки этих данных. Здесь задачи схожи с 2D CV: начиная от детекции и сегментации и заканчивая генерацией изображений и даже 3D моделей

🌟 Если заинтересовала эта тема, то советую посмотреть на материалы курса по 3D CV, который покрывает всю необходимую базу для первых шагов в этой сфере https://web.stanford.edu/class/cs231a/course_notes.html

🌟 Вот несколько проектов, на которые стоит обратить внимание

https://docs.nerf.studio - проект, в котором можно потыкать разные модели для 3D реконструкции, предлагает простой end-to-end API для взаимодействия с моделями и даже добавление собственных

https://huggingface.co/spaces/JeffreyXiang/TRELLIS - модель для генерации 3D моделей по картинкам или текстовому промту

https://github.com/Jumpat/SegmentAnythingin3D - модель для сегментации 3D объектов по 2D изображениям

https://penghtyx.github.io/Era3D/ - интересная модель для получения 3D моделей по одному изображению

🌟 Больше интересного материала по CV на канале Ромы, друзья. Подписывайтесь, это моя личная рекомендация