I detta dokument presenterar vi en inlärningsbaserad strategi för djupfusion, dvs. tät 3D-rekonstruktion från flera djupbilder. Den vanligaste metoden för djupfusion bygger på i genomsnitt trunkerade signerade avståndsfunktioner, som ursprungligen föreslogs av Curless och Levoy 1996. Även om denna metod är enkel och ger bra resultat, kan den inte rekonstruera (delvis) ockluderade ytor och kräver ett stort antal ramar för att filtrera bort sensorbuller och avvikelser. Motiverad av tillgängligheten av stora 3D-modellarkiv och de senaste framstegen inom djupinlärning presenterar vi en ny 3D CNN-arkitektur som lär sig att förutsäga en implicit ytrepresentation från indatadjupskartorna. Vår inlärningsbaserade metod överträffar avsevärt den traditionella volumetriska fusionsmetoden när det gäller bullerminskning och bullerdämpning. Genom att lära sig strukturen i den verkliga världen 3D objekt och scener, vår strategi är ytterligare kunna rekonstruera ockluded regioner och fylla i luckor i återuppbyggnaden. Vi visar att vårt lärandebaserade tillvägagångssätt överträffar både vanilj TSDF fusion och TV-L1 fusion på uppgiften volymetrisk fusion. Vidare visar vi toppmoderna 3D-utföranderesultat.
OctNetFusion REF förutspår till exempel en implicit objektrepresentation från fusionen av trunkerade signerade avståndsfunktioner (TSDF).
OctNetFusion: Learning Depth Fusion from Data
{'venue': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}