shape inference | BriefGPT - AI 论文速递

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NodeSLAM: 多视角形状重建的神经物体描述符
通过多类学习对象描述符和新颖的渲染引擎，可以从一个或多个 RGB-D 图像中进行精确和鲁棒的 3D 对象重建，从而实现了多种应用，同时具备联合优化对象姿态和形状以及相机轨迹的能力。
PDF4 years ago
无需三维监督学习推断隐式曲面
本研究提出了一种基于射线场探测技术的隐式表面的学习方法，以及一种泛函约束方法，用于无需三维监督的三维形状推断。实验表明，在单视角基础上，使用我们的方法从图像中重建三维模型，无论是定量还是定性上都优于现有技术。
PDF5 years ago
深度元函式在形状表达中的应用
该研究提出了一种新的方法，使用深度神经网络直接将图像映射到网络权重的向量，以实现从单个图像进行 3D 形状重构，该新的表示具有无限的容量和分辨率，并且可以具有任意的拓扑结构。实验结果表明，相比于体素、轮廓线和网格等现有方法，该方法能够更准确
PDF5 years ago
深度级集：用于三维形状推断的隐式表面表示
通过引入一种变分形状推理方法以及一种新的几何损失函数，我们提出了一种端到端的可训练模型，可以直接预测任意拓扑的隐式表面表示，并演示了该模型在 3D 表面预测任务中的准确性和灵活性。
PDF5 years ago