Att återskapa 3D-former från single-view-bilder har varit ett långvarigt forskningsproblem och har väckt stor uppmärksamhet. I detta dokument presenterar vi DISN, ett Deep Implicit Surface Network som genererar en högkvalitativ 3D-form med en ingångsbild genom att förutsäga det underliggande signerade distansfältet. Förutom att använda globala bildfunktioner, förutsäger DISN också den lokala bild patch varje 3D-punktsprov projekt på och extraherar lokala funktioner från patchen. Att kombinera globala och lokala funktioner avsevärt förbättrar noggrannheten i det förutsagda signerade distansfältet. Såvitt vi vet är DISN den första metoden som ständigt fångar detaljer som hål och tunna strukturer som finns i 3D-former från single-view-bilder. DISN uppnår state-of-the-art single-view rekonstruktion prestanda på en mängd olika form kategorier rekonstrueras från både syntetiska och verkliga bilder. Koden finns på github.com/slaktvv/DISN.
DISN REF kombinerar implicita SDF-deskriptorer med lokala indatabildfunktioner för att generera 3D-formytor.
DISN: Deep Implicit Surface Network for High-quality Single-view 3D Reconstruction
{'venue': 'NIPS 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}