北京，2023年5月26日/美通社/——全球领先的全息增强现实（AR）技术提供商WiMi全息云股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布开发基于深度卷积神经网络的3D图像重建算法系统。该系统是一种创新模型，通过卷积神经网络提取输入图像的特征，然后通过全连接层生成3D模型的参数，最后将这些参数输入到3D模型中进行重建。
该系统包含多个模块，包括数据集准备、特征提取、参数生成、三维重建、模型评估和应用界面，每个模块都具有独特的功能和作用，形成了一个完整的系统。
数据集准备：3D图像重建算法需要大量的3D模型数据作为训练集，以便深度学习算法能够学习3D模型的形态和结构特征。该模块负责收集和生成训练数据集，并进行数据预处理和清理，以确保数据集的质量和可用性。数据集的质量直接影响算法的准确性和鲁棒性。数据集包含各种不同类别和形态的3D模型，以确保算法的通用性和泛化能力。
特征提取：该模块使用卷积神经网络对输入图像进行特征提取和表示，以从输入图像中提取高级特征，卷积神经网络通常包括多个卷积和池化层。
参数生成：该模块使用全连接层或其他回归算法将编码器输出的特征向量映射到3D空间。这些参数控制三维模型的形态、大小、姿态和其他属性。
三维重建：该模块将参数输入到三维模型中，生成最终的三维重建模型。该模块通常使用去卷积和上采样层来将来自编码器输出的特征向量映射到3D空间中。
模型评估：该模块评估生成的3D模型和原始模型之间的差异和误差。这些误差可以用于优化算法参数和改进训练数据集，以提高3D重建模型的准确性和稳健性。
应用界面：该模块展示了3D重建的模型，并提供了一个用户交互界面，允许用户调整模型的属性和参数，以实现定制的设计和个性化要求。
与传统的三维重建算法相比，WiMi基于深度CNN的三维图像重建算法系统具有精度高、适应性强的优点。它使用深度学习，通过训练大量数据来提取图像的特征和结构信息，以获得更准确的3D模型。
随着深度学习、计算机视觉算法和虚拟现实技术的快速发展，该系统将具有更广阔的应用前景。例如，依靠这项技术，医疗领域可以更好地对病例进行分类和诊断，机器人可以进行更准确的避障，制造业可以实现更快、更精确的物品建模等。随着技术的发展，它还可以与其他技术相结合，如AR和VR，以实现更广泛的应用。
