Befintliga 3D-ytan representation närmar sig kan inte exakt klassificera pixlar och deras orientering ligger på gränsen av ett objekt. Således resulterar i grova representationer som vanligtvis kräver efterbehandling steg för att extrahera 3D ytmaskor. För att övervinna denna begränsning föreslår vi en end-to-end trainingable modell som direkt förutsäger implicita ytrepresentationer av godtycklig topologi genom att optimera en ny geometrisk förlustfunktion. I synnerhet föreslår vi att resultatet ska representeras som en orienterad nivåuppsättning av en kontinuerlig inbäddningsfunktion, och införliva detta i en djupgående end-to-end-utbildningsram genom att införa en formulering med varierande form. Vi undersöker fördelarna med vår strategi för uppgiften att 3D ytan förutsägelse och visar sin förmåga att producera en mer exakt rekonstruktion jämfört med voxel-baserade representationer. Vi visar vidare att vår modell är flexibel och kan tillämpas på en mängd olika form inference problem.
På samma sätt infördes djupnivåuppsättningar REF som en end-to-end-utbildbar modell som direkt förutsäger implicita ytor av godtycklig topologi.
Deep Level Sets: Implicit Surface Representations for 3D Shape Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}