shape completion | BriefGPT

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ECCV多模态形状补全的条件生成对抗网络
这篇论文提出了一种用多模式条件生成模型进行多维形状补全的方法，能够消除单一输出方法存在的不确定性以获得更多的结果。通过多个数据集的实验，证明了该方法的多样性和质量。
PDF4 years ago
CVPR三维形状重建和完成的特征空间中的隐式函数
本文提出了一种名为 IF-Nets 的新模型来解决从不同类型的三维输入中恢复和补全三维物体的问题，IF-Nets 可提取深度特征，保留输入数据中存在的细节，并可以重建活动的人体模型。实验证明 IF-Nets 在 ShapeNet 中的三维物
PDF4 years ago
CVPR利用形状补全实现三维类脉冲跟踪
本文探讨了形状完成技术在 LIDAR 三维物体追踪中的应用，设计了一个 Siamese 追踪器，通过对模型和候选形状进行编码，实现了更好的 3D 物体追踪。在 KITTI 追踪数据上的实验结果表明，该模型将成功率和准确率均提升了 3％以上。
PDF5 years ago
PCN: 点云补全网络
本文提出了一种新的基于学习的方法 ——Point Completion Network（PCN），该方法直接在原始点云上操作而不需要任何结构假设或注释，并且其解码器设计可以在保持参数数量较小的同时生成精细的完整点云。实验结果表明，PCN 在
PDF6 years ago
ICCV使用深度神经网络进行高分辨率形状补全，进行全局结构和局部几何推断
本文提出一种基于深度学习架构的数据驱动方法来恢复三维形状的缺失部分，该方法包含全局结构推断网络和局部几何细化网络，并在六个实体类别上进行了定性和定量评估，表明优于现有的形状完成工作。
PDF7 years ago
学习四边形片以进行 3D 形状参数化和补全
通过表面贴片定义一种新颖的三维形状参数化方法，并提出了字典学习和贴片重建的新方法，在 3D 形状修补、去噪和压缩方面取得了好的效果。
PDF7 years ago
3D 物体生成和重建的改进对抗性系统
本研究提出了一种新方法，用于通过生成式对抗网络（GAN）训练理解物体的详细三维形状以及从二维图像中重建三维形状和形状完成。该方法使用梯度惩罚的 Wasserstein 距离作为训练目标，从而从联合对象形状分布中获得更好的生成效果，并在与现有
PDF7 years ago
OctNetFusion: 从数据中学习深度融合
本研究提出了一种基于深度学习的方法来进行深度融合，可以更好的处理深度图像数据中的噪声和异常值，并能够完整地重建三维物体形态，并且能够填补穴洞，具有更好的性能表现。
PDF7 years ago
三维物体重建的层级表面预测
提出了一种称为分层表面预测 (HSP) 的通用框架，利用卷积神经网络实现准确预测高分辨率的体素网格，可以用于从彩色图像、深度图像和部分体素网格恢复物体形状。
PDF7 years ago
形状补全启用的机器人抓取
通过使用 3D 卷积神经网络结构，本研究为机器人抓取规划提供形状补全，同时在实时运行时进行形状补全以规划和执行抓取动作。研究还探讨了形状补全的质量因素，如物体是否存在于训练数据中，使用几个物体模型用于训练网络，以及网络推广到新颖物体的能力等
PDF8 years ago