Dec, 2018

学习从未见过的类别重建形状

PDF
TL;DR本研究提出一种通用重建算法（GenRe），利用深度和轮廓等 2.5D 表示方法和球形和体素表示方法，旨在捕捉更通用，不受特定类别约束的形状先验知识，实验结果表明该算法可以很好地解决从单张图像还原 3D 形状，并且能够泛化到未在训练中见过的多种不同类别的新物体。
single-image 3d reconstructionshape priorsgeneric shape priors2.5d representationsdiverse novel objects
发现论文，激发创造
  • 基于先验知识的单幅图像 3D 重建的少样本泛化

    本文提出一种新的模型架构，将单视角三维重建重新定义为分类无关的先验纠正学习，初步结果表明该模型可以从提供的少至一组三维形状开始对目标物品进行分类再建，无需重新训练，且对于多视角的立体成像也有较好表现。

    Sep, 2019

  • 通过学习局部和全局形状先验层次来促进单视图 3D 重建的泛化

    该文利用不同层次的位置先验信息从输入的深度图中提取详细的局部信息并进行组合，从而改进了新颖形状的泛化能力，具有更好的泛化性能。

    Apr, 2021

  • 可组合通用的三维结构预测

    本文在单目图像 3D 形状重建领域引入了组合通用性的概念，并提出了一个新的框架来 better generalize 到那些有着非常不同的形状几何分布的看不见的目标类别。实验证明，我们的方法在 PartNet 中达到了比最先进的方法更高的性能，验证了我们的问题分解和网络设计的有效性。

    Dec, 2020

  • 用于三维形态建模与重建的深度优化先验

    该研究提出了一种新的 3D 建模和重建学习框架，通过连接基于学习和基于优化的方法的优点并优化学习的先验和潜在编码，提高了深度生成器的广义性。实验结果显示，该方法在处理高度稀疏或坍塌的观测数据方面比现有方法都有优势。

    Dec, 2020

  • 使用深度形状先验和轮廓的单视图物体形状重建

    本文提出了一种在线优化的网络结构，通过避免依赖于深层神经网络的初始化，使用了概率形状先验指导深层特征以及图像线索，实现了从单个图像中重建三维形状，且相较于现有最先进方法，得到了可比较的结果。

    Nov, 2018

  • 学习形状先验用于单视图 3D 补全和重建

    本文提出 ShapeHD，将深度生成模型与马赛克技术相结合，解决了单视角 3D 形状补全和重建的两个层面的问题，并在多个真实数据集上取得了比现有技术领先很多的表现。

    Sep, 2018

  • 单张图像的新型物体形状的三维重建

    该研究提出了一种基于 SDFNet 的创新方法，可以通过仅仅一张图像实现对物体的三维形状进行准确预测，相对于 GenRe 和 OccNet 方法来说，该方法在对已知和未知物体的形状重建方面实现了最优性能。

    Jun, 2020

  • 基于学习的三维重建的泛化

    本文研究了学习基础的 3D 重建方法在体现经验偏好时的架构问题，发现编码器空间范围、场景几何特征描述和多视图信息聚合机制对性能的影响，并提出相应的机制以增强对这些经验偏好的表达。在 ShapeNet 基准测试中，我们的模型在各种设置下均实现了最先进的成果。

    Jun, 2020

  • 通过形状、姿态和着色的生成建模学习单张图片的三维重建

    该研究提出了一种新的框架，可以在只有 2D 图像且每个实例只有一个视角的情况下，从单张图像中进行特定类别的三维重建和新形状的生成，并支持较弱的监督。采用网格作为输出表达方式，利用光照参数和明暗信息进行训练，支持对洼地的物体类别进行学习。通过五项应用评估，发现该方法的性能表现优于现有的一些方法。

    Jan, 2019

  • 基于概率重建网络的单张图片 3D 形态推断

    使用基于概率推理的重建框架，探索了基于不同形状表示和适当的学习架构的端到端学习策略，从而实现了从单个图像推断三维形状。通过我们的 Probabilistic Reconstruction Networks，使用基本的体素网格表征，实现了在 ShapeNet 数据集上的新的交集和移动距离评估指标的最新成果。

    Aug, 2019