CIRCLE：面向大规模室内场景的卷积隐式重建与补全
计算机视觉与模式识别
2021-11-29 v1 人工智能
图形学
摘要
我们提出 CIRCLE，一个基于局部隐式符号距离函数的大规模场景补全与几何细化框架。该框架基于端到端的稀疏卷积网络 CircNet，联合建模局部几何细节与全局场景结构上下文，使其能够在保留细粒度物体细节的同时，恢复传统三维场景数据中常见的缺失区域。一个新颖的可微渲染模块支持测试时细化，以获得更优的重建质量。在真实世界与合成数据集上的大量实验表明，我们简洁的框架高效且有效，在重建质量上优于最接近的竞争者，同时速度提升 10 至 50 倍。
引用
@article{arxiv.2111.12905,
title = {CIRCLE: Convolutional Implicit Reconstruction and Completion for Large-scale Indoor Scene},
author = {Haoxiang Chen and Jiahui Huang and Tai-Jiang Mu and Shi-Min Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.12905},
year = {2021}
}