neural implicit representation has attracted attention in 3d reconstruction
through various success cases. For further applications such as scene
understanding or editing, several works have shown progress toward
本篇论文旨在通过两种创新，基于从运动视角观察物体的方式，不需要手动注释，实现学习 3D 物体类别的传统方法。我们的系统基于两种创新：一种是具有鲁棒性的 Siamese 视点因子分解网络，可以对不同的视频进行对齐；另一种是可以从部分观测中提取对象的完整形状的 3D 形状完成网络。我们还演示了配置网络以执行概率预测和几何感知数据增强方案的好处。在公开可用的基准测试中，我们获得了最先进的结果。
本文介绍了一种基于像素输入和 3D 刚性类别的输出的自动化流程，通过从现有物体检测数据集中学习可变形的 3D 模型并结合底层模块进行高频率形状细节恢复，实现了在单幅图像中获取真实场景下物体的三维表面重建，通过在最近引入的 PASCAL 3D + 数据集上的全面定量分析和消融研究展示了非常令人鼓舞的自动重建效果。
我们提出了一种新颖的神经隐式建模方法，利用多种正则化策略在仅依赖图像的情况下实现大型室内环境的更好重建，通过稀疏但准确的深度先验将场景锚定到初始模型，并引入一种密集但精度较低的深度先验，灵活性足以让模型从中分离出来改善估计的几何建模，并提出了一种新颖的自监督策略来规范估计的表面法线，最后，可学习的曝光补偿方案适应复杂的光照条件。实验结果表明，我们的方法在具有挑战性的室内场景中产生了最先进的 3D 重建结果。