May, 2019

单视角三维重建网络学习什么？

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TL;DR该研究提出了两种替代方法进行单视图对象重建，并证明了编码器 - 解码器方法与这些基线方法在统计上是无法区分的，从而表明当前单视图对象重建技术实际上是在进行图像分类，而非重建。同时，研究者还发现了实验程序中存在的一些问题，并提出了改进方法。
发现论文，激发创造
  • 基于组合先验的少样本单视图三维物体重建

    本文提出了三种针对三维重建少样本的方法，并将类先验有效地整合到模型中，以便考虑类内变异性和强制实施隐式组合结构，从而在少样本场景中显著优于现有基线模型，实验在 ShapeNet 数据集上。

    Apr, 2020

  • 透视变换网络：学习单视图三维物体重建，无需三维监督

    从学习代理的角度探究了单视角 3D 物体重建任务，提出了一种包含透视变换定义的新型投影损失的编码器 - 解码器网络，实现了从单个 2D 图像生成 3D 体积的无监督学习，并通过实验证明了投影损失提高了 3D 对象重建的性能和泛化能力。

    Dec, 2016

  • UCLID-Net: 物体空间中的单视角重建

    本文提出了一种新的深度几何学习方法，通过构建保留欧几里得空间结构的三维潜在空间，可以提高网络在形状识别和重建上的性能，并且在 ShapeNet 和真实世界数据集上表现优于目前最先进的方法，并且能够自然而然地扩展到多视角重建。

    Jun, 2020

  • 基于图像的三维物体重建：深度学习时代的现状和趋势

    本篇综述文章总结了基于深度学习技术的图像三维重建方法，以形状表示、网络结构和训练机制为基础，介绍了近期该领域的研究进展和性能比较，并探讨未来研究的方向。

    Jun, 2019

  • MVPNet：用于从单张图像重建三维物体的多视图点回归网络

    该论文提出了一种基于点云的物体表面重建方法，使用编码器 - 解码器网络通过单张图片生成多种视角下的点云，并且使用几何损失函数提高表面拟合准确性。

    Nov, 2018

  • 从单个视角深度学习的全 3D 物体补全

    通过结合深度卷积神经网络体系结构和自编码器，从深度图中隐含学习 3D 几何特征，大大提高了新方法的重建准确度，并使其适用于实时应用。

    Aug, 2018

  • 卷积网络的单张图像多视角 3D 模型

    本文提出了一种卷积网络，可以仅仅基于单张图像预测出物体的 RGB 图和深度图，并将多幅深度图融合成完整点云后可转换成表面网格来对任意视野下的三维物体进行识别。网络通过合成的三维车和椅子模型进行训练，在有杂乱背景并搭配真实车辆图像的情况下，仍可生成合理的推测。

    Nov, 2015

  • 使用 3D 卷积神经网络进行下一个最佳视角回归

    本文提出了一种基于卷积神经网络的数据驱动方法来解决 3D 物体重建中的下一个最佳视角问题，验证实验表明，该方法在预测下一个最佳视角、提高物体重建覆盖率和提高运算速度等方面，都有很高的性能表现。

    Jan, 2021

  • 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

  • 使用视觉 Transformer 进行高效的 3D 物体重建

    使用视觉 transformer 替代卷积在现有的高效，高性能的 3D 目标重建技术中，预测三维结构并取得类似或优于基线方法的准确度，表明视觉 transformer 在三维目标重建任务中有着巨大的潜力。

    Feb, 2023