La realtà aumentata è una tecnologia chiave che faciliterà un importante cambiamento di paradigma nel modo in cui gli utenti interagiscono con i dati ed è stata riconosciuta solo di recente come una soluzione praticabile per risolvere molte esigenze critiche. In termini pratici, questa innovazione può essere utilizzata per visualizzare i dati provenienti da centinaia di sensori contemporaneamente, sovrapponendo informazioni rilevanti e fruibili sul tuo ambiente attraverso un auricolare. La ricostruzione semantica 3D sblocca la promessa della tecnologia AR, con una disponibilità molto maggiore di informazioni semantiche. Sebbene ci siano diversi metodi attualmente disponibili come approcci di post-elaborazione per estrarre informazioni semantiche dai modelli 3D ricostruiti, i risultati ottenuti sono stati incerti e uniformemente errati. Pertanto, è necessario esplorare o sviluppare un nuovo approccio di ricostruzione 3D per recuperare automaticamente il modello di geometria 3D e ottenere informazioni semantiche contemporaneamente.
Il rapido avvento del deep learning ha portato nuove opportunità nel campo della ricostruzione 3D semantica dalle raccolte di foto. I metodi basati sul deep learning non solo sono in grado di estrarre informazioni semantiche, ma possono anche migliorare le tecniche fondamentali nella ricostruzione 3D semantica, tecniche che includono la corrispondenza o il tracciamento delle caratteristiche, la corrispondenza stereo, la stima della posa della telecamera e l'uso di metodi stereo multi-vista. Inoltre, le tecniche di deep learning possono essere utilizzate per estrarre i precedenti dalle raccolte fotografiche e queste informazioni ottenute possono a sua volta migliorare la qualità della ricostruzione 3D.
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