对,就是 Perceptual Feature pooling 层,它将上面的2D图像信息和下面的3Dmesh信息联系在一起了,即通过借鉴2D图像特征来调整3D mesh中的图卷积网络的节点状态。这个过程可以看成是mesh deformation 。如果您观察的仔细的话,肯定会看到在 Mesh deformation 旁边还杵着一个层结点 Graph Unpoolin
Jiang. Pixel2mesh: Generating 3d mesh models from single rgb im- ages. arXiv preprint arXiv:1804.01654, 2018.Nanyang Wang, Yinda Zhang, Zhuwen Li, Yanwei Fu, Wei Liu, and Yu-Gang Jiang. Pixel2mesh: Generating 3d mesh models from single rgb images. In ECCV, 2018....
受深度神经网络的限制，此前的方法多是通过Voxel和Point Cloud呈现，而将其转化为Mesh并不是一件易事，Pixel2Mesh则利用基于图结构的神经网络逐渐变形椭圆体来产生正确的几何形状。本文着重介绍了3D mesh重建的背景、表示方法和Pixel2Mesh算法。文章贡献归纳如下：（1）实现了用端到端的神经网络实现了从单张彩色图直接...
Pixel2Mesh: Generating 3D Mesh Models from Single RGB Images Pixel2Mesh[paper][code] 一、Introduction 从单一视角推断三维形状是人类视觉的一项基本功能,但对计算机视觉来说却是一项极具挑战性的工作。 利用规则网格上的卷积层或多层感知,估计的三维形状作为神经网络的输出,可以表示为体积或点云。然而,这两种表...
图1 最左侧为输入图像,最后一个是改论文框架的Mesh结果,中间两个是对比别人的结果 一句话概括 这篇文章是三维重建领域的一篇比较新颖的paper,其新颖点就在于其3D模型并不需要借助点云、深度或者其他更加信息丰富的数据信息,而是直接从单张彩色图片直接得到3D mesh(图1是结果对比)。
Pixel2Mesh(Generating3D Mesh Models From Single RGB Images) 4.1 整体框架 Fig.5 网络架构图 1.首先给定一张输入图像:InputImage。 2.为任意的输入图像都初始化一个固定大小的椭球体(三轴半径分别为0.2、0.2、0.8m)作为其初始三维形状:Ellipsoid Mesh。
本文介绍了一种名为 Pixel2Mesh 的创新算法，旨在从单张 RGB 图像生成三维网格模型。这一突破性进展解决了计算机视觉领域中从二维图像推断三维形状的挑战性问题，尤其是对网格模型的高效重建。通过结合卷积神经网络（CNN）和图卷积网络（GCN），该方法能够有效地捕捉图像中的形状细节，并将其转化为三维空间...
Pixel2Mesh:从单帧RGB图像生成三维网格模型 腾讯AI Lab 与复旦大学、普林斯顿大学、IntelLabs 合作提出一种端对端的深度学习框架,可从单张彩色图片直接生成三维网格(3d mesh)。该研究论文被顶级会议 ECCV 2018 收录,以下是技术详细解读。 ECCV(European Conference onComputer Vision,计算机视觉欧洲大会)将于 9 月 8...
richardsfc/pixel2mesh-ssds 4 See all 6 implementations Tasks Edit 3D geometry 3D Object Reconstruction Datasets Edit ShapeNet Results from the Paper Edit Ranked #3 on 3D Object Reconstruction on Data3D−R2N2 (Avg F1 metric) Get a GitHub badge TaskDatasetModelMetric NameMetric ValueGlo...
ECCVPixel2Mesh：单⽬彩⾊相机重建三维模型 重磅⼲货，第⼀时间送达 该paper是由普林斯顿⼤学3个英特尔实验室4个复旦⼤学数据科学学院以及5个腾讯⼈⼯智能实 验室研究员合作的。来⾃于复旦⼤学计算机科学学院上海市智能信息处理重点实验室。该论⽂ 已经投中ECCV2018。图1 最左侧为输⼊图像，...