单深度视图下非可见物体表面三维重建 —— 比较研究
机器人学
2025-01-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
场景和物体的三维重建是机器人中的重要问题，尤其是在规划无碰撞轨迹或进行物体操作时。本文比较了从单一RGB-D摄像头视图重建物体非可见部分的两种策略。第一种方法称为DeepSDF，通过预测给定三维空间中点到物体表面的有符号距离来实现重建。第二种方法称为MirrorNet，通过生成观察物体另一侧的图像来重建遮挡物体的部分。使用ShapeNet数据集中的物体进行实验，结果表明，视点依赖的MirrorNet在大多数类别中速度更快且重建误差更小。
引用
@article{arxiv.2501.16101,
title = {3D Reconstruction of non-visible surfaces of objects from a Single Depth View -- Comparative Study},
author = {Rafał Staszak and Piotr Michałek and Jakub Chudziński and Marek Kopicki and Dominik Belter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.16101},
year = {2025}
}