基于距离正则化的单视图三维重建
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>662 K
標簽： 三维重建 卷积神经网络 残差块
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文檔介紹：针对从一张物体有限的二维RGB图像信息中还原物体的三维形状信息，提出了基于距离正则化的单视图三维重建。利用二维卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)设计图像编码器和三维卷积神经网络设计残差块，再利用残差块为基础设计三维形状生成器,即三维残差生成器。给定一张物体的二维RGB图像，首先使用图像编码器提取RGB图像的语义信息；然后，三维形状生成器使用语义信息，恢复RGB图像中物体的三维形状信息。同时，提出了距离规则化损失，在训练过程中，保证三维物体形状重建质量。实验结果显示，本方法在交并比(Intersection over Union，IoU)评价指标上超过了之前最好的方法。
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