稀疏体素八叉树（Sparse Voxel Octree）：3D数据处理的新篇章

SparseVoxelOctree A GPU SVO Builder using rasterization pipeline, a efficient SVO ray marcher and a simple SVO path tracer. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/SparseVoxelOctree

在计算机图形学和人工智能领域，3D数据处理已经成为了一个至关重要的环节。是一个开源项目，它为开发者提供了一种高效、灵活的方式来存储和操作3D空间中的大量数据，特别是针对那些大规模、复杂环境的应用。

Sparse Voxel Octree是基于体素（Voxel）的数据结构——八叉树实现的。体素可以视为3D空间中的像素，而八叉树则是用于高效组织这些体素的空间数据结构。这种方法允许我们以稀疏的方式存储3D场景，只保留非空体素信息，极大地降低了存储开销，并且支持快速查询和操作。

该项目的核心在于其对八叉树数据结构的优化。每个节点可以有八个子节点，分别对应三维空间的八个方向，这样可以将大体积的空间细分为小体积的单元。由于3D场景中很多地方可能是空的，SparseVoxelOctree只保存包含信息的体素，大大减少了存储需求，同时保持了高效的访问性能。

此外，项目还提供了以下功能：

动态更新 ：可以在不重建整个数据结构的情况下添加或删除体素。
并行计算 ：利用多线程技术，加速体素操作和遍历。
内存优化 ：使用紧凑的数据布局，降低内存访问延迟。
GPU支持 ：部分操作可以通过CUDA进行加速，适用于实时渲染和模拟等应用。

Sparse Voxel Octree的应用广泛，包括但不限于：

3D重建 ：在自动驾驶、无人机测绘等领域，可以高效地存储和处理大量的点云数据。
游戏引擎 ：实时渲染大世界场景，提供高效的碰撞检测和动态物体交互。
机器学习 ：在3D卷积神经网络中，作为数据预处理和存储工具，提升模型训练效率。
物理模拟 ：对大型复杂系统进行仿真，如流体力学、地震波传播等。

高效性 ：通过八叉树数据结构和稀疏存储，提供高效的空间查询和操作。
可扩展性 ：支持动态更新和并行计算，适应不同的硬件平台和应用场景。
开源社区 ：用户可以直接参与到项目的开发与改进中，享受社区的支持和共享成果。
灵活性 ：接口友好，易于集成到现有项目中，满足定制化需求。

SparseVoxelOctree项目以其高效、灵活的特点，为3D数据处理提供了一种强大的工具。无论你是游戏开发者、科研人员还是AI工程师，都值得尝试将其纳入你的工作流程。现在就加入这个项目，开启你的3D数据处理新篇章吧！

SparseVoxelOctree A GPU SVO Builder using rasterization pipeline, a efficient SVO ray marcher and a simple SVO path tracer. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/SparseVoxelOctree

项目地址:https://gitcode.com/tunabrain/ sparse - voxel - oct rees 在现代计算机图形学领域，高效地处理和渲染大体积的 3D 数据是一个关键挑战。为此，我们向您推荐一个名为" Sparse Voxel Oct rees"的开源项目，这是一个由C++编写的多线程CPU实现，它能在实时环境下对庞大的数据集进... Sparse Voxel Oct ree安装与使用指南 Sparse Voxel Oct reeA GPU SVO Builder using rasterization pipeline, a efficient SVO ray marcher and a simple SVO path tracer.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/ Sparse Voxel Oc... 维基释义： 八叉树 （ Oct ree）是一种用于描述三维空间的树状数据结构。 八叉树 的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，这八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。一般中心点作为节点的分叉中心。百度百科释义： 八叉树 （ Oct ree）的定义是：若不为空树的话，树中任一节点的子节点恰好只会有八个，或零个，也就是子节点不会有0与8以外的数目。那么，这要用来做什么？想象一个立方体，在帧缓冲区中，我们将得到以下内容：整个场景可以在一个绘制调用中进行体素化。在片段着色器中，使用OpengGL 4.2中引入的GL_EXT_shader_image_load_store扩展将几何数据存储到 3D 纹理中。体素化的几何体：保守栅格化虽然硬件栅格化方法很快，但在体素化的薄表面上会产生Kong或裂纹。下图显示了一个示例：旗杆没有完全体素化。发生这种情况是因为天真栅格化不 http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/6269060四叉树或四元树也被称为Q树（Q-Tree）。四叉树广泛应用于图像处理、空间数据索引、2D中的快速碰撞检测、存储稀疏数据等，而 八叉树 （ Oct ree）主要应用于 3D 图形处理。实际的数据结构，就是一个树根不断地往下扩，每次分成八个枝，直到叶子为止。叶子节点代表了分辨率最高的情况。例如分辨率设成0. 稀疏 Voxel Oct ree（Vulkan版）使用栅格化管线，高效的SVO光线行进器和简单的SVO路径跟踪器的GPU SVO Builder。如果要使用OpenGL版本，请检查。 mkdir build && cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -Vulkan meta-loader 窗口创建和管理保存EXR文件 -UI渲染调用本机文件对话框（在Linux上需要Zenity）鉴于以下比较，新的Vulkan版本比旧的OpenGL版本快得多： GTX 1660钛 SVO建立时间 Crytek Sponza（2 ^ 10）圣米格尔（2 ^ 11）客厅（2 ^ 12） Vulkan（新） 203毫秒 108毫秒 3D CV有幸邀请到顶会作者Gernot Riegler与大家一起分享他的最新文章，如果您有相关工作需要分享，文末可以联系我们！在公众号「 3D 视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取pdf和代码。添加微信：dddvisiona，备注：三维点云，拉你入群。文末附行业细分群。1 前言大多数现有的 3D 网络架构通过稠密且规则的三维体素网格来代替2D像素阵列，并使用 3D 卷积和池化操作来处理该网格。然而，对于稠密... 探索三维世界： Sparse Voxel Oct ree 开源项目解析与应用项目地址:https://gitcode.com/otaku690/ Sparse Voxel Oct ree Sparse Voxel Oct ree 是一个由 UPenn CIS-565 课程的最终项目，它实现了一种高效的稀疏体素 八叉树 （ Sparse Voxel Oct ree）构造方法，为三维场景的实时渲染和计算提供了强大支持。这个项目不... 使用经典的计算机图形技术合成真实世界图像级视点图像是非常困难的，因为它捕获外观细节和几何模型是非常困难的。最近研究已经证明，可以通过学习场景表示，隐编码几何和外观不需要 3D 监督。然而，存在的方法实际上存在模糊问题，由于有限的网络计算能力或者用场景几何较困难发现相机光线的精确交叉点。从这些表示中合成高分辨率图像常常需要耗时进行光线Marching。在本文工作，作者介绍神经稀疏体素场（NSVF），一个新的神经场景表示来快速和高质量的进行自由视点合成。NSVF定义了一组以稀疏体素 八叉树 形式组织的体素边界隐式场， (一)基本原理用 八叉树 来表示三维形体，并研究在这种表示下的各种操作及应用是在进入80年代后才比较全面地开展起来的。这种方法，既可以看成是四叉树方法在三维空间的推广，也可以认为是用三维体素阵列表示形体方法的一种改进。 八叉树 的逻辑结构如下：假设要表示的形体V可以放在一个充分大的正方体C内，C的边长为2 n，形体V C，它的 八叉树 可以用以下的递归方法来定义： 八叉树 的每个节点与C的一个子立方体对应，树根与... 在本文中，我们提出了 Voxel NeXt。这是一个简单、高效且无需后期处理的 3D 对象检测器。我们设计的核心是体素到对象方案，其根据体素特征直接预测 3D 对象一个强大的完全稀疏的卷积网络。关键的优点是我们的方法可以去掉锚代理，稀疏到密集转换、区域建议网络和其他复杂组件。由于我们的体素到对象方案避免了密集的特征图，所以网络可以高效推理。它只预测稀疏和必要的位置，如表1所示，与CenterPoint[57]相比。这种表示也使得 Voxel NeXt可以很容易地扩展到使用离线跟踪器的 3D 跟踪。这是公众号的第 16 篇原创文章，本文大约 10000 字，阅读大约需要 30 分钟论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/b4b758962f17808746e9bb832a6fa4b8-Paper.pdfGithub：https://github.com/facebookresearch/NSVF摘要使用经典计算机图形技术对真实世界场景进行逼真的自由视角渲染具有挑战性，因为它需要捕获详细外观和几何模型