: DeepSDF representerar signerade avståndsfunktioner (SDF) av former via latenta kodade feed-forward avkodarnätverk. Ovanstående bilder är raycast-återgivningar av DeepSDF interpolerar mellan två former i den inlärda formen latent utrymme. Bäst ses digitalt. Datorgrafik, 3D-datorvision och robotic communities har producerat flera metoder för att representera 3D geometri för rendering och rekonstruktion. Dessa ger kompromisser över trohet, effektivitet och komprimering kapacitet. I detta arbete introducerar vi DeepSDF, en lärd kontinuerlig Signed Distance Function (SDF) representation av en klass av former som möjliggör högkvalitativ form representation, interpolering och slutförande från partiella och bullriga 3D-indata. DeepSDF, liksom sin klassiska motsvarighet, representerar en form yta med ett kontinuerligt volymfält: magnituden av en punkt i fältet representerar avståndet till ytan gränsen och tecknet anger om regionen är inuti (-) eller utanför (+) av formen, därav vår representation implicit kodar en form gräns som nollnivå-uppsättningen av den lärda funktionen samtidigt uttryckligt representerar klassificeringen av rymden som en del av formernas inre eller inte. Medan klassiska SDF är både i analytisk eller diskretiserad voxel form representerar normalt ytan av en enda form, DeepSDF kan representera en hel klass av former. Dessutom visar vi den senaste prestandan för inlärd 3D-form representation och slutförande samtidigt som modellens storlek minskas i storleksordning jämfört med tidigare arbete.
DeepSDF REF lär sig en kontinuerlig Signed Distance Function (SDF) representation för en 3D-form.
DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}