Estructura del cuestionario de movimiento

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿Qué dos cosas estima Structure from Motion simultáneamente?
   • Ubicaciones de puntos 3D y posiciones de la cámara que tomaron las fotografías.
   • Colores de imagen y niveles de brillo.
   • Sólo la duración de la batería de la cámara.
   • Los nombres de los objetos en la escena.
2. ¿Cuál es el papel de la coincidencia de características en SfM?
   • Añadiendo color al modelo final.
   • Identificar el mismo punto físico en múltiples imágenes superpuestas
   • Comprimir las imágenes para su almacenamiento
   • Decidir la velocidad de obturación de la cámara
3. ¿Qué optimiza el ajuste del paquete?
   • El tamaño del archivo de salida.
   • El orden en que se tomaron las fotos.
   • Error de reproyección en todas las cámaras y puntos 3D a la vez
   • El contraste de cada imagen.
4. ¿Qué tipo de salida 3D suele producir SfM directamente?
   • Una malla sólida totalmente texturizada y hermética.
   • Una miniatura 2D
   • Una forma de onda de audio
   • Una nube de puntos escasa y poses de cámara calibradas
5. ¿Qué concepto geométrico relaciona puntos correspondientes entre dos vistas de cámara?
   • Geometría epipolar
   • transformada de Fourier
   • Cuantización de color
   • Propagación hacia atrás
6. ¿Por qué es importante SfM para métodos modernos como NeRF y Gaussian Splatting?
   • Colorea la salida NeRF.
   • Esos métodos necesitan poses de cámara precisas, que SfM proporciona
   • Reemplaza la necesidad de cualquier imagen.
   • Comprime los pesos de la red neuronal.
7. Given a matched image point in one camera view, what does epipolar geometry constrain in a second view?
   • It must have the same pixel coordinates
   • It must lie at the image center
   • Its corresponding point must lie on a particular epipolar line
   • It uniquely determines the point’s color
8. In bundle adjustment, what is a reprojection error?
   • The number of images in the dataset
   • The angle between two RGB channels
   • The GPU memory needed for the point cloud
   • The pixel distance between an observed feature and the projection of its estimated 3D point