CVPRApr, 2018

Im2Struct：从单个 RGB 图像中恢复 3D 形状结构

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TL;DR该研究提出了一种从单个 RGB 图像中恢复三维形状结构的方法，包括由立方体表示的形状部件和涵盖连通性和对称性的部件关系，并通过卷积递归自编码器实现编码解码过程，最终通过对立体多边形层次结构的恢复实现了对单个视角二维图像的恢复。
3d shape structurescuboidspart relationsconvolutional-recursive auto-encodercontour-mask
发现论文，激发创造
  • 从单张图像进行彩色 3D 重建

    本文提出了一种通过一个可视化的二维图像还原立体物体的彩色与形状的方法，该方法为 an end-to-end trainable framework，能够同时处理 shape recovery 和 surface color recovery 问题，并利用一种叫做 Mean Squared False Cross-Entropy Loss 的新方法来处理原有模型表象的稀疏性问题。

    Apr, 2018

  • 立方体再探：从单张 RGB 图像学习鲁棒的三维形状拟合

    基于 RANSAC 估计器和神经网络的图元拟合算法，通过处理场景中的一部分来解析 3D 特征，进而获得更具抽象性的场景描述，在实现端到端训练的基础上，引入遮挡感知距离度量，成功地在不需要繁琐标注的情况下，实现了对真实世界 3D 场景布局的抽象。

    May, 2021

  • 从单个 RGB 图像学习无监督 3D 物体的分层部件分解

    该研究提出了一种新的方法，可以同时恢复 3D 对象的几何形状和基于部分的分解，以及它们之间的潜在层次结构，实验证明考虑部分的组织确实有助于推理三维几何。

    Apr, 2020

  • 从单个 RGB 图像学习重建非长方体房间布局的 3D 模型

    该论文提出一种基于单张图片的室内布局重建方法，使用卷积神经网络和几何推理技术检测平面和垂直线条之间的关系，以及优化 3D 平面参数来实现几何一致的室内布局重建，并在现有公开数据集上进行了实验验证。

    Apr, 2021

  • CoReNet：从单个 RGB 图像中重构连贯的 3D 场景

    该论文的研究结果表明在深度学习和编码器 - 解码器架构的帮助下，使用光线追踪跳跃连接和混合的 3D 模型表示技术可以从单个图像中重构出 3D 物体模型，并且同样的技术可以从单张图像中重构出多个 3D 物体模型，并处理遮挡问题。

    Apr, 2020

  • Parcel3D：基于单张 RGB 图像的形状重建在物流应用中的应用

    本篇论文介绍了一种基于单张 RGB 图像的包裹几何形态重建及损坏检测方法，并提出了 Parcel3D 和 CubeRefine R-CNN 两个创新性的算法和数据集用于检验所述方法的可行性和准确度。

    Apr, 2023

  • 从图像中进行的无监督三维结构学习

    本文提出一种从 2D 图像中学习生成 3D 结构的深度生成模型，并通过概率推断从 3D 和 2D 图像中恢复这些结构，从而实现了第一个纯无监督学习下学习推断 3D 表示的方法，并在几个数据集上建立了基准模型。

    Jul, 2016

  • Pix2Vox++：基于多尺度上下文感知的单张和多张图像的三维物体重建

    提出了一种名为 Pix2Vox ++ 的新框架，用于从单视角或多视角图像恢复 3D 物体，使用编码器 - 解码器生成初始 3D 体积，并引入了多尺度上下文感知融合模块自适应地选择高质量的重建部分，以获得融合的 3D 体积，并进一步采用提炼器来选择性地探测出融合的 3D 体积中错误恢复的部分，最终得出鲁棒性和有效性均优于现有方法的结果。

    Jun, 2020

  • 从单 RGB 图像生成 3D 网格模型的 Pixel2Mesh

    本文提出了一种基于图卷积神经网络的端到端深度学习架构，从单个彩色图像中生成三角网格的 3D 形状，并采用粗到细的策略、不同级别的网格相关损失来保证生成的几何形状具有良好的视觉效果和物理精度。

    Apr, 2018

  • 基于体素的单图像多物体三维检测和重建

    该研究提出了一种基于 3D 体素特征的中心点检测方法，其中包括一个有效的粗细重建模块，可从单个 2D 图像中检测和重建多个物体的 3D 位置和形状。

    Nov, 2021