Ray-ONet：基于单张RGB图像的高效三维重建
计算机视觉与模式识别
2021-10-25 v2
摘要
我们提出 Ray-ONet，用于从单目图像高效重建精细三维模型。通过预测从相机坐标中像素反投影所得一条射线沿线上的一系列占据概率，我们的方法 Ray-ONet 相较占据网络（ONet）提升了重建精度，同时将网络推理复杂度降至 O()。结果表明，Ray-ONet 在 ShapeNet 基准上以 分辨率取得超过 20 的加速并达到最先进性能，且在推理时保持相近的内存占用。
引用
@article{arxiv.2107.01899,
title = {Ray-ONet: Efficient 3D Reconstruction From A Single RGB Image},
author = {Wenjing Bian and Zirui Wang and Kejie Li and Victor Adrian Prisacariu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.01899},
year = {2021}
}
备注
accepted in BMVC 2021