利用成像声纳的神经网络隐式表面重建
计算机视觉与模式识别
2022-09-20 v1 机器人学
摘要
我们提出一种使用成像声纳（亦称前视声纳，FLS）进行物体稠密 3D 重建的技术。与先前将场景几何建模为点云或体素网格的方法相比，我们将几何表示为神经隐式函数。此外，基于此类表示，我们使用一个可微体渲染器对声波传播建模以合成成像声纳测量值。我们在真实与合成数据集上实验，表明我们的算法从多视角 FLS 图像重建出高保真表面几何，质量远高于先前技术，且不受其相关内存开销的困扰。
引用
@article{arxiv.2209.08221,
title = {Neural Implicit Surface Reconstruction using Imaging Sonar},
author = {Mohamad Qadri and Michael Kaess and Ioannis Gkioulekas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.08221},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 8 figures. This paper is under review