新方法显着提高了3D形态重建的精度

汉隆记者是一名科学技术记者，于6月26日从上海大学获悉，由学校大数据科学与工业研究所教授Qian Yuhua领导的进化数据情报小组在学校大数据研究所教授，在一般3D Morphology的一般统治领域中提出了重要的科学发现。最近，一篇相关的文章发表在《国际顶级杂志》“ IEEE模型分析和机器智能交易所”中。上海大学大数据科学与工业研究所的第一篇文章的第一作者兼副教授Yang Tao首次介绍了该团队的三维形态重建的MultiveW Fusion方法的概括误差限制。通常，据信，MultiveW Fusion的性能取决于MultiveW互补性。团队发现，F任务选择多视图的跨音阶的性能取决于MultiveWW一致性。在多个视图中越一致，重建概括的误差限制越少。随着智能制造和虚拟现实等技术的开发，宏观/微观的三维形式的重建面临三个主要挑战。首先，图像的属性很大，它以统一的方式阻碍了宏观和微观场景的建模。其次，现有的深度学习方法缺乏普遍的能力，并且很难适应复杂而实用的情况。第三，传统方法的序列图像相关特性的提取不足和时空信息的使用不足，这限制了精度的改善。为了应对先前的挑战，这项研究发现了提高重建精度的多重一致性的知名度，提供了重建Macrosessos/MI的理论保证NIMAL微型物质，获得了理论上严格的概括性错误的限制，并创新地提出了理论上三维形态学重建框架。关于方法，这项研究通过构建序列相关机制并打破了跨尺度重建中常规方法的局限性，实现了大型kensomistic信息和微渗透细节的有机融合。同时，这项研究显着提高了宏观场景的重建质量，并进一步提高了三维重建的精度，达到了亚微米光学图像的限制，并提供了精确的生物医学制造等。其他领域还提供了新的技术工具局部测量。这项研究在多个宏观和微观图案中进行了实验验证。结果表明，SAS框架不仅优于RecOv的先进方法模型设计（SFF）的模型设计，但也优于SFF的深度学习方法，尤其是在开放世界的宏观/显微镜场景中。