The reconstruction of a discrete surface from a point cloud is a fundamental
geometry processing problem that has been studied for decades, with many
methods developed. We propose the use of a deep neural network
本文介绍一种利用神经网络编码局部上下文先验 (surface reconstruction from point clouds) 的方法。具体来说，我们先为大规模点云训练局部上下文先验，然后通过学习预测查询来为每个特定的点云定制先验，从而实现针对不同点云的全局重构。实验结果表明，该方法在单个形状或复杂场景的表面重建方面显著优于现有技术。
使用深度神经网络从单一图像中重建 3D 点云坐标，设计了面对真实世界几何转换不变性和地面真实性模糊的问题的新型方法，包括条件形状采样器，能够预测多个可能的 3D 点云。在实验中表现优异，不仅在单图像 based 3D 重建基准测试中胜过现有技术，也在形状补全方面表现出强大性能，有望在多个可能性预测方面表现出色。