Персона:
Замчалов, Андрей Борисович

Profile Picture
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт ядерной физики и технологий
Цель ИЯФиТ и стратегия развития - создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области ядерной физики и технологий, радиационного материаловедения, физики элементарных частиц, астрофизики и космофизики.
Статус
Фамилия
Замчалов
Имя
Андрей Борисович
Имя

Фильтры

20253
3
3
Сброс фильтров

Настройки

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 3 из 3
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Открытый доступ
    Application of PyTorch3D and NERF Computer Vision Tools for Building a Point Cloud of a Three-Dimensional Model and Determining the Camera Position of Still Images in Space
    (НИЯУ МИФИ, 2025) Konkov, V. V.; Zamchalov, A. B.; Замчалов, Андрей Борисович
    Recently, computer graphics plays a key role in solving computer vision problems. The problem of converting 2D images into 3D models continues to be urgent, as it requires precise determination of camera position and construction of accurate 3D models of objects. Traditional methods are often limited in application and do not offer a comprehensive solution. This study examines the use of PyTorch3D and NERF libraries to determine the camera position in 3D space and create a 3D model of an object from a single 2D image. As a method of data preparation, a hardware and software system was used, including a stepper motor control device that provides manual and sequential positioning of the camera and its return to the initial position, a shooting control system to generate a comprehensive set of photos at each camera position, and a mechanism for sending data to a remote computer for further processing. The PyTorch3D library was selected during the study to explore the possibilities of converting 2D images into 3D models or determining the position of an object in the photos. The processing process included several steps: building a point cloud to generate a 3D volumetric model of the object, determining the camera position in 3D space from a single 2D image using inverse problem algorithms, and constructing a 3D object using differentiable rendering, creating 3D voxels and 3D meshes. The results of this study showed successful determination of camera position in 3D space and construction of a 3D object model from a single 2D image, demonstrating the advantages of using the PyTorch3D library over other existing models. These findings can be applied in the development of software and hardware systems for creating 3D images from 2D photographs. The study confirmed the relevance and effectiveness of using PyTorch3D library to solve the problems of converting 2D images into 3D models. Further work will be aimed at expanding the functionality of the system and its use in various areas of computer vision.
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Открытый доступ
    Application of PyTorch3D and NERF Computer Vision Tools for Building a Point Cloud of a Three-Dimensional Model and Determining the Camera Position of Still Images in Space
    (2025) Konkov, V. V.; Замчалов, Андрей Борисович; Коньков, Владислав Владимирович; Zamchalov, A. B.
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Открытый доступ
    Применение инструментов компьютерного зрения PyTorch3D и NERF для построения облака точек трехмерной модели и определения положения камеры фотоснимков в пространстве
    (2025) Коньков, В. В.; Замчалов, А. Б.; Замчалов, Андрей Борисович; Коньков, Владислав Владимирович
    В последнее время компьютерная графика играет ключевую роль в решении задач компьютерного зрения. Проблема преобразования 2D изображений в 3D модели продолжает оставаться актуальной, так как требует точного определения положения камеры и построения точных трёхмерных моделей объектов. Традиционные методы зачастую ограничены в применении и не предлагают комплексного решения. В данном исследовании рассматривается использование библиотек PyTorch3D и NERF для определения положения камеры в 3D пространстве и создания трёхмерной модели объекта по одному 2D изображению. В качестве метода подготовки данных был использован аппаратно-программный комплекс, включающий устройство для управления шаговым двигателем, обеспечивающее ручное и последовательное позиционирование камеры и её возврат в исходное положение, систему управления съёмкой для формирования комплексного набора фотоснимков на каждой позиции камеры, и механизм отправки данных на удалённый компьютер для дальнейшей обработки. В ходе исследования была выбрана библиотека PyTorch3D для изучения возможностей преобразования 2D изображений в 3D модели или определения положения объекта на фотоснимках. Процесс обработки включал в себя несколько шагов: построение облака точек для генерации объёмной 3D модели объекта, определение положения камеры в 3D пространстве по одному 2D изображению с использованием алгоритмов обратной задачи, а также построение 3D объекта с помощью дифференцируемой отрисовки, создание 3D вокселей и 3D мешей. Результаты исследования показали успешное определение положения камеры в 3D пространстве и построение трёхмерной модели объекта по одному 2D изображению, что демонстрирует преимущества использования библиотеки PyTorch3D по сравнению с другими существующими моделями. Эти данные могут быть применены в разработке программных и аппаратных систем для создания трёхмерных изображений на основе 2D фотографий. Исследование подтвердило актуальность и эффективность применения библиотеки PyTorch3D для решения задач преобразования 2D изображений в 3D модели. В дальнейшем работа будет направлена на расширение функциональных возможностей системы и её использование в различных областях компьютерного зрения.