Much recent progress has been made in reconstructing the 3D shape of an object from an image of it, i.e. single view 3D reconstruction. However, it has been suggested that current methods simply adopt a "nearest-neighbor" strategy, instead of genuinely understanding the shape behind the input image. In this paper, we rigorously show that for many state of the art methods, this issue manifests as (1) inconsistencies between coarse reconstructions and input images, and (2) inability to generalize across domains. We thus propose REFINE, a postprocessing mesh refinement step that can be easily integrated into the pipeline of any black-box method in the literature. At test time, REFINE optimizes a network per mesh instance, to encourage consistency between the mesh and the given object view. This, along with a novel combination of regularizing losses, reduces the domain gap and achieves state of the art performance. We believe that this novel paradigm is an important step towards robust, accurate reconstructions, remaining relevant as new reconstruction networks are introduced.


翻译:最近,在从一个物体的图像中重建一个物体的 3D 形状方面取得了很大进展, 即单一视图 3D 重建。 但是, 有人建议, 目前的方法只是采用“ 近邻” 战略, 而不是真正理解输入图像背后的形状。 在本文中, 我们严格地表明, 对于许多先进的方法来说, 这个问题表现为:(1) 粗糙的重建与输入图像之间不一致, 以及(2) 无法在跨域上一概而论。 因此, 我们提议了 REFINE, 后处理网形改进步骤, 可以很容易地融入任何黑盒方法的管道中。 在试验时, REFINE 优化每个网状的网络, 以鼓励网状和给定对象视图之间的一致。 这加上将损失正规化的新组合, 缩小了域间差距, 并实现艺术表现的状态。 我们认为, 这个新模式是走向强大、 准确的重建的重要一步, 随着新的重建网络被引入, 仍然具有相关性 。

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在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。 物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟,现有若干软件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
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