通过度量一致图集实现时间相干表面重建
计算机视觉与模式识别
2021-08-24 v2
摘要
我们提出一种从无监督方法从随时间演化的点云序列中重建时间相干表面序列的方法,从而在所有关键帧之间产生稠密、语义上有意义的对应。我们使用神经网络将重建表面表示为图集。利用通过图集定义的规范对应,我们鼓励重建在各帧之间尽可能等距,从而得到语义上有意义的重建。通过实验与比较,我们凭经验表明,我们的方法在无人监督对应的准确率和表面重建的准确率上均超越了当时最先进的水平。
引用
@article{arxiv.2104.06950,
title = {Temporally-Coherent Surface Reconstruction via Metric-Consistent Atlases},
author = {Jan Bednarik and Vladimir G. Kim and Siddhartha Chaudhuri and Shaifali Parashar and Mathieu Salzmann and Pascal Fua and Noam Aigerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06950},
year = {2021}
}
备注
ICCV 2021