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从2D图片生成3D点云

作者:互联网

记录两个可以由2D图像生成3D模型的深度学习网络

1.由单张2D图像生成3D点云的深度网络

论文 《A Point Set Generation Network for 3D Object Reconstruction from a Single Image》
在这里插入图片描述
“最常见的一些3D几何表示,例如2D网格(mesh)或点云(point cloud)不是规则的结构,并且不适用于这些网络结构(当然后面出现了Pointnet)。这就是为什么大多数现存的工作都在使用深网进行3D 数据采用体积网格或图像集合(几何体的2D视图)。 然而,这种表示导致采样分辨率和净效率之间的折衷。 此外,它们还包含量化伪像(quantization artifacts),这些伪像会在刚性动作等情况下模糊数据的自然不变性。”

2.从2D图像生成3D模型,基于Im2Avatar

论文 《Im2Avatar: Colorful 3D Reconstruction from a Single Image》
在这里插入图片描述
“这个模型不仅可以生成3D模型,还可以生成颜色,现在我就介绍一下生成形状的部分,这个网络不是end to end的形式所以形状和颜色是分别训练的。”

标签:模型,生成,2D,Reconstruction,图像,点云,3D
来源: https://blog.csdn.net/qq_34886577/article/details/121197365