TL;DR通过在表面上使用先验信息,使用神经网络从稀疏的 3D 点云中精确地重建表面,方法无需事先获取签名距离或点法向量,实现了最优的重建精度。
Abstract
It is an important task to reconstruct surfaces from 3d point clouds. Current
methods are able to reconstruct surfaces by learning signed distance functions
(SDFs) from single point clouds without ground truth si
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。