....................................... Eftersom indata antingen är en 2D-bild eller ett 3D-punktmoln (a), genererar vi automatiskt en motsvarande 3D mesh (b) och dess atlasparameterisering (c). Vi kan använda den återvunna mesh och atlas för att applicera textur på utgångsformen (d) samt 3D tryck resultaten (e). Vi introducerar en metod för att lära sig att generera ytan av 3D-former. Vårt tillvägagångssätt representerar en 3D-form som en samling parametriska ytelement och, i motsats till metoder som genererar voxelgaller eller punktmoln, naturligt leder till en ytrepresentation av formen. Utöver sin nyhet, vår nya form generation ram, AtlasNet, kommer med betydande fördelar, såsom förbättrad precision och generalisering kapacitet, och möjligheten att generera en form av godtycklig upplösning utan minnesproblem. Vi demonstrerar dessa fördelar och jämför med starka baslinjer på ShapeNet-riktmärket för två applikationer: (i) autoencoding former, och (ii) en-vy rekonstruktion från en stillbild. Vi ger också resultat som visar dess potential för andra applikationer, såsom morfering, parametrisering, super-upplösning, matchning och co-segmentering.
AtlasNet REF lär sig att generera ytor av 3D-formen.
A Papier-Mache Approach to Learning 3D Surface Generation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}