ABSTRACT Generationen av 3D-modeller från en enda bild har nyligen fått mycket uppmärksamhet, baserat på vilken punkt cloud generation metoder har utvecklats. De flesta nuvarande 3D-rekonstruktionsmetoder fungerar dock bara för relativt rena bakgrunder, som begränsar deras tillämpningar på verkliga bilder. Samtidigt krävs mer finkorniga detaljer för att ge finare modeller. I detta dokument föreslås en end-to-end effektiv generation nätverk, som består av en kodare, en 2D-3D fusionsmodul, och en dekoder. Först matas en enda objektbild och en närmast-form hämtning från ShapeNet in i nätverket; sedan integreras de två kodarna adaptivt enligt deras informationsintegritet, följt av dekoder för att erhålla finkorniga punktmoln. Punktmolnet från närmaste form instruerar effektivt generering av finare punktmoln. För att få en konsekvent rumslig fördelning från multi-view observationer, antar vår algoritm projektionsförlust som en extra handledare. Experimenten på komplexa och rena bakgrundsbilder visar att vår metod uppnår toppmodern noggrannhet jämfört med volymetriska och punktuppsättningsmetoder, särskilt mot finkorniga detaljer, och det fungerar bra för både komplexa bakgrunder och flera synvinklar. INDEX TERMS 3D rekonstruktion, närmaste form hämtning, punktmoln generation, enda bild, projektion.
Zhang m.fl. REF rekonstruerade punktmoln från enstaka bilder med komplex bakgrund genom att kombinera de närmaste punktmolnsfunktioner som hämtas från det syntetiska datasetet.
RealPoint3D: An Efficient Generation Network for 3D Object Reconstruction From a Single Image
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}