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全景视觉算法
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Insta360最新全景综述:全景视觉的挑战、方法与未来
机器之心· 2025-10-04 03:38
本文作者团队来自 Insta360 影石研究院及其合作高校。目前,Insta360 正在面向世界模型、多模态大模型、生成式模型等前沿方向招聘实习生与全职算法工程 师,欢迎有志于前沿 AI 研究与落地的同学加入!简历投递邮箱: research@insta360.com 在虚拟现实、自动驾驶、具身智能等新兴应用中,全景视觉正逐渐成为不可或缺的研究方向。相比于常规透视图像(正常平面图像,也是大部分 CV 任务使用的标 准输入),全景图像捕捉的是 360°×180° 的完整球面视域(包含四周、头顶天空与脚下地面),仿佛将站立点周围的整个空间展开成一张"大照片"。正因两者在几 何投影、空间采样与边界连续性上的本质差异,直接把基于透视视觉开发的算法迁移到全景视觉往往失效。 本文基于 300+ 篇论文、覆盖 20+ 代表性任务,首次以 " 透 视 -全景 gap " 为主线,系统梳理了三大 gap、两条核心技术路线与未来方向展望,既帮助研究者 "按任 务选解法",也为工程团队 "按场景落地" 提供清晰坐标。 左侧展示了由全景相机获取的球面影像,经过投影后变成常见的等距矩形投影 (ERP) 全景图像。相比下方的透视图像,虽 ...