Abstrakt. Vi föreslår en end-to-end djupinlärning arkitektur som producerar en 3D-form i triangulär mesh från en enda färgbild. Begränsat av arten av djupa neurala nätverk, tidigare metoder representerar vanligtvis en 3D-form i volym eller punktmoln, och det är icke-trivial att konvertera dem till mer redo att använda mesh modell. Till skillnad från de befintliga metoderna representerar vårt nätverk 3D mesh i ett grafbaserat konvolutionellt neuralt nätverk och producerar korrekt geometri genom att gradvis deformera en ellipsoid, utnyttja perceptuella funktioner som extraheras från den ingående bilden. Vi antar en grov-till-fine strategi för att göra hela deformationsförfarandet stabilt, och definiera olika av mesh relaterade förluster för att fånga egenskaper av olika nivåer för att garantera visuellt tilltalande och fysiskt korrekt 3D geometri. Omfattande experiment visar att vår metod inte bara kvalitativt producerar mesh modell med bättre detaljer, men också uppnår högre 3D form uppskattning noggrannhet jämfört med state-of-the-art.
Wang m.fl. REF lär sig att deformera en initial ellipsoid till önskad form på ett grovt till fint sätt.
Pixel2Mesh: Generating 3D Mesh Models from Single RGB Images
{'venue': 'ECCV2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}