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从零开始 · 10章可操作图解

ReLift:从像素轨迹到三维轨迹修复

视频里一个点在画面上移动,不等于我们已经知道它在三维空间里怎样运动。先学会读懂像素、射线和深度,再看ReLift为什么把任务改写成“修复一条已经抬到三维的轨迹”。

本页用手工几何与数值图解释机制,没有加载作者模型或运行训练。最后一章单独标出论文报告数据与比较条件。先理解图中一个变化,再向下一章走。

第1 / 10章

1. 先追同一个点,再问它在哪里

先把视频想成按时间排列的图片。颜色相同的圆点,表示我们想一直追踪的同一个表面点。

教学示意 · 可改参数先在图里试一试

把图里的变化说清楚

一帧是一张图片,像素坐标(u,v)标出图上的位置。轨迹把同一个点在第0、1、2……帧的位置连起来。二维跟踪回答“它后来落到哪一个像素”,并没有直接回答离相机多远。

Dense(稠密)表示要为大量参考像素建立轨迹,不是只追几个手工选的角点。图中只画3条轨迹,便于看清身份;不是作者模型的真实视频输出。

ReLift先使用已训练好的二维跟踪器与几何模型,再把主要学习能力集中在修复三维轨迹。前端提供的对应、深度或相机估计仍可能出错。

对照公式与符号
二维轨迹:同一个参考点 i → [(u₀,v₀),(u₁,v₁),…]。 三维轨迹:同一个点 i → [(X₀,Y₀,Z₀),(X₁,Y₁,Z₁),…]。

先用上图确认各个量的含义,再读这组关系;术语按钮可回查定义。

用一个判断检查理解

同一个点的像素位置变了,能直接断定它在三维里移动了吗?

本章依据:§1、§3 方法概览 · 原文定位。图与中文讲解为本站原创教学表达;报告值不来自本页实测。

随时补一个概念