Att återskapa en högupplöst 3D-modell av ett objekt är en utmanande uppgift i datorseendet. Att utforma skalbara och lätta arkitekturer är avgörande när man tar itu med detta problem. Befintliga punkt-moln baserad återuppbyggnad närmar sig direkt förutsäga hela punktmolnet i ett enda skede. Även om denna teknik kan hantera lågupplösningspunktmoln, är det inte en livskraftig lösning för att generera täta, högupplösningsutgångar. I detta arbete introducerar vi DensePCR, en djup pyramidal nätverk för punktmoln rekonstruktion som hierarkiskt förutspår punktmoln av ökande upplösning. I detta syfte föreslår vi en arkitektur som först förutspår ett punktmoln med låg upplösning, och sedan hierarkiskt ökar upplösningen genom att aggregera lokala och globala punktfunktioner för att deformera ett rutnät. Vår metod genererar punktmoln som är exakta, enhetliga och täta. Genom omfattande kvantitativ och kvalitativ utvärdering av syntetiska och verkliga datauppsättningar, visar vi att DensePCR överträffar befintliga toppmoderna molnrekonstruktioner, samtidigt som den ger en lätt och skalbar arkitektur för att förutsäga högupplösningsutgångar.
REF föreslår en djup pyramid neurala nätverk för punktmoln uppsampling.
Dense 3D Point Cloud Reconstruction Using a Deep Pyramid Network
{'venue': '2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}