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*本文转载自公众号【深蓝AI】* 作者主页: https://louiszengcn.github.io/ 论文标题: Realistic Surgical Image Dataset Generation Based On 3D Gaussian Splatting 导读: 近年来,随着AI技术的飞速发展,数据量的增加为数据驱动的神经网络提供了更强大的训练基础,推动了各行各业的进步。如何在有限的数据集上进行扩展,增强现有数据,生成更丰富的样本,从而训练出更为优秀的模型,成为了这些领域的研究热点。 而NeRF和3DGS等新兴技术的出现,为实现这一目标提供了新的可能。本文展示了如何利用3DGS技术,从有限的图像中合成新的数据集,生成多视角图像,并支持场景内容的灵活编辑,结果表明研究者可以轻松更换场景中的物体和背景,同时自动生成准确的物体标注数据。 ©️【深蓝AI】 计算机视觉技术为AI的发展带来了极大的便利。先进的目标检测、追踪和定位
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