Исследование: LoTex
Мы опубликовали LoTex. Это ориентированный на анализ отказов эмпирический разбор пайплайнов сопоставления признаков на низкотекстурных планарных сценах.
В отличие от лидербордных бенчмарков, LoTex фокусируется на том, как и почему методы деградируют при контролируемых преобразованиях: поворотах, размытии, наклоне, а также комбинированных эффектах, приближающих движение камеры.
В оценку входят:
- 250 реальных изображений низкотекстурных планарных сцен
- 12 типов преобразований × 3 уровня сложности
- 9 000 пар изображений с известными истинными (ground‑truth) гомографиями
- 17 классических и нейросетевых методов сопоставления
- Анализ устойчивости и сбоев на базе гомографий
Результаты показывают систематические провалы устойчивости при поворотах, размытии и комбинированных деградациях, а также качественные различия между постепенной геометрической деградацией и резкими сбоями пайплайна.
LoTex выступает в роли диагностического фреймворка для понимания поведения методов сопоставления за рамками агрегированных метрик успеха.
Новый туториал: Gaussian Splatting на Windows
Доступен пошаговый гайд по построению 3D Gaussian Splatting модели по реальным фотографиям с использованием инструментов с открытым исходным кодом: COLMAP, gsplat и SuperSplat.
Туториал охватывает весь процесс:
- Съёмка исходных изображений
- Реконструкция и оценка поз камер в COLMAP
- Обучение модели в gsplat
- Редактирование и очистка в SuperSplat Editor
Он рассчитан на инженеров и исследователей, которым важен полный контроль над пайплайном. Включает шаги установки, настройку параметров, пример данных и диагностические подсказки для пользователей Windows.