Die Studie präsentiert einen neuartigen Ansatz zur Erzeugung und Rekonstruktion von 3D-Meshes aus Punktwolken, genannt Locally Conditioned Atlas (LoCondA).
Der Kern des Ansatzes ist die Einführung eines "Continuous Atlas"-Paradigmas, das eine flexible Repräsentation der Oberfläche durch eine beliebige Anzahl von lokal konditionierten Patches ermöglicht. Im Gegensatz zu bisherigen Atlas-basierten Methoden, die unabhängig voneinander Patches erzeugen und daher Diskontinuitäten in der Oberfläche aufweisen, erzwingt LoCondA eine lokale Konsistenz der Patches, indem es einen Punkt der Oberfläche als Konditionierung verwendet.
Das LoCondA-Modell besteht aus zwei Teilen: Zunächst wird mit Hilfe eines Hypernetworks eine Punktwolke in eine bekannte Verteilung abgebildet. In einem zweiten Schritt transformiert ein separates neuronales Netzwerk einen Punkt aus dieser Verteilung zusammen mit Punkten aus einem 2D-Quadrat in einen lokalen Oberflächenpatch, der auf das Objekt projiziert wird. Durch die Konditionierung auf einen Oberflächenpunkt wird die lokale Konsistenz der Patches sichergestellt.
Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass LoCondA im Vergleich zu bestehenden Ansätzen hochwertige, zusammenhängende Meshes erzeugt, ohne dass zusätzliche Nachbearbeitungsschritte erforderlich sind.
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