新方法显着提高了3D形态重建的精度

原始标题：新方法在很大程度上提高了3D形态重建的准确性。记者于6月26日从上海大学获悉，该学校大数据科学与工业研究所教授Qian Yuhua领导的进化数据情报团队在一般三维形态重建领域中提出了重要的科学发现。最近，一篇相关的文章发表在《国际顶级杂志》“ IEEE模型分析和机器智能交易所”中。 上海大学大数据科学与工业研究所的第一篇文章的第一作者兼副教授Yang Tao首次介绍了该团队的三维形态重建的MultiveW Fusion方法的概括误差限制。通常，人们认为多ww融合的性能取决于复杂的米特薄荷。团队发现了t跨尺度上的多重融合任务的性能取决于多w的一致性。在多个视图中越一致，重建概括的误差限制越少。 随着智能制造和虚拟现实等技术的发展，宏观/显微镜的三种维度形式的重建面临三个主要挑战。首先，图像属性很大，这使得很难以统一的方式对宏观和微观场景进行建模。其次，现有的深度学习方法缺乏普遍的能力，并且很难适应复杂而实用的情况。第三，传统方法的序列图像相关特性的提取不足和对时空信息的使用不足，这限制了Preciseón的改进。 为了应对以前的挑战，本研究提出了一种创新的形态重建框架3D通用SA，发现进口MultiveWW一致性在改善重建精度并获得广义误差限制中的ANT角色，这些误差限制提供了宏观/微观交叉点重建的理论保证。关于方法，这项研究通过构建序列相关机制并打破了跨尺度重建中常规方法的局限性，实现了大型kensomistic信息和微渗透细节的有机融合。同时，这项研究显着提高了宏观场景重建的质量，并进一步提高了三维重建的精度，即量身像光学图像的极限。进步为Micros Measurementsco制造，生物医学和其他领域提供了新的技术手段。 这项研究已在多个宏观和微观图案中进行了实验，结果表明，SAS框架不仅是优于模型设计设计形态的先进方法（SFF），但也优于基于概括的泛化的深度学习，尤其是在开放世界的宏观/显微镜方案中，优于SFF方法。 （HA Long Reporter） （编辑：Hao Mengjia，Lib Fang） 分享以向更多人展示