밀도 스테레오를 매칭하는 동한 향상된 필터링 기능을 이용하여 장면 안에 있는 얇은 구조들을 유지하면서 최종 표면의 노이즈들을 줄여 줍니다. Depth Maps 기반의 새로운 메쉬 생성 방법은 depth maps 데이터를 직접 작업하므로 이용 가능한 모든 정보를 활용함으로써 매우 상세한 형상을 재구성할 수 있습니다. GPU 가속 지원 기능은 처리 속도를 매우 빠르게 하향상 시키면서 이전 버전에 비해 메모리 사용량을 크게 줄여 줍니다.
조밀 점 군을 다중-클래스로 자동 분류
Metashape은 스캔한 데이터를 고급 레벨의 중요 작업을 해결하기 위해 “기계 학습 기법”을 적용합니다. Semantic 분류 기능(객체들을 의미 있게 분류하는 방법)은 사진 측량 점들을 지상, 식생, 건물, 도로 및 자동차 클래스들로 자동으로 분류합니다.
수작업 분류 학습 데이터를 수집해가면서 자동 분류의 품질을 점점 더 향상시켜 나갈 계획입니다. 관심 있는 사용자들께서는 개발사 사이트에 게시된 안내에 따라 “분류된 조밀 점 군”을 제공해 주시면 이러한 개발에 많은 도움이 됩니다.
Metashape은 멀티-코어 CPU 및 멀티-GPU 시스템에 최적화되어 빠르게 처리하여 결과를 제공합니다. HPC 클러스터에서의 분산처리는 방대한 데이터 세트에 대한 모든 계산 속도를 높여줍니다.