by Marco Prosperi, Lorenzo Orlandi, Giulia Bruscagin, Daniele Sevegnani, Nicola Conci
This work is the result of the collaboration between Arcoda s.r.l. and the group MMLab
This research is supported by the project DIMOTY, funded by the Autonomous Province of Trento under the LP6/99 framework
Questo progetto di tirocinio è stato sviluppato presso l'Università di Trento e riguarda la ricostruzione 3D a partire da dataset sintetici utilizzando due metodi principali:
- COLMAP: un software per la ricostruzione 3D che esegue Structure-from-Motion (SfM) e Multi-View Stereo (MVS).
- SuGaR: un'alternativa più recente per la ricostruzione 3D basata su 3D Gaussian Splatting.
Il progetto si divide nelle seguenti sezioni principali:
- Preparazione del dataset sintetico: la creazione e gestione dei dataset utilizzati per testare i metodi di ricostruzione 3D.
- Implementazione di COLMAP: l'uso di COLMAP per la generazione di modelli 3D a partire dai dataset.
- Implementazione di SUGAR: ricostruzione tramite SuGaR, per valutare le differenze di prestazioni e qualità rispetto a COLMAP.
- Analisi dei risultati: confronto tra i due metodi in termini di accuratezza e velocità di esecuzione, tramite il software CloudCompare.
Sono stati utilizzati 12 dataset sintetici, ottenuti tramite il nerf-dataset-creator-plugin, in particolare 6 outdoor e 6 indoor. Di seguito le informazioni sui dataset.
| Info | Val |
|---|---|
| Dimensioni | ~1GB per modello |
| Immagini | 250 per modello |
| Formato | PNG |
| Risoluzione | 800x800 |
Puoi visualizzare i risultati della ricostruzione 3D ai seguenti link su Google Drive:
https://drive.google.com/drive/folders/1TwfDqCzI4fV9StuTM7iw1mN32opuhV8B?usp=share_link