In recent years, neural implicit representations gained popularity in 3D reconstruction due to their expressiveness and flexibility. However, the implicit nature of neural implicit representations results in slow inference time and requires careful initialization. In this paper, we revisit the classic yet ubiquitous point cloud representation and introduce a differentiable point-to-mesh layer using a differentiable formulation of Poisson Surface Reconstruction (PSR) that allows for a GPU-accelerated fast solution of the indicator function given an oriented point cloud. The differentiable PSR layer allows us to efficiently and differentiably bridge the explicit 3D point representation with the 3D mesh via the implicit indicator field, enabling end-to-end optimization of surface reconstruction metrics such as Chamfer distance. This duality between points and meshes hence allows us to represent shapes as oriented point clouds, which are explicit, lightweight and expressive. Compared to neural implicit representations, our Shape-As-Points (SAP) model is more interpretable, lightweight, and accelerates inference time by one order of magnitude. Compared to other explicit representations such as points, patches, and meshes, SAP produces topology-agnostic, watertight manifold surfaces. We demonstrate the effectiveness of SAP on the task of surface reconstruction from unoriented point clouds and learning-based reconstruction.


翻译:近年来,由于3D重建的清晰度和灵活性,神经隐含的表示在3D重建中越来越受欢迎,然而,神经隐含的表示的隐含性质导致缓慢的推断时间,需要仔细初始化。在本文件中,我们重新审视经典的但无处不在的云的云的表示,并采用不同的Poisson地表重建(PSR)配方,允许GPU加速快速解析指标功能,给取方向云层。不同的PSR层使我们能够通过隐含指标字段,高效率和差异化地将明确的3D点表示与3D网格的表示相衔接起来,从而能够优化诸如Chamfer距离等地表重建指标的端到端优化。因此,各点和模层之间的这种双重性使我们能够将形状表现为定向的点云层云,这些云层是清晰的、轻量度和直观的。与神经隐含的表示相比,我们的SAP-A-点模型(SAP)模型更易解、轻度,并且以一个程度的顺序加速推推推导时间。我们将SAP-SAP-Spedrodal-deal-resmagraphy-ressim-simp-sign-sign-imp-simpilling supdudududududududududustr。

0
下载
关闭预览

相关内容

Surface 是微软公司( Microsoft)旗下一系列使用 Windows 10(早期为 Windows 8.X)操作系统的电脑产品,目前有 Surface、Surface Pro 和 Surface Book 三个系列。 2012 年 6 月 18 日,初代 Surface Pro/RT 由时任微软 CEO 史蒂夫·鲍尔默发布于在洛杉矶举行的记者会,2012 年 10 月 26 日上市销售。
专知会员服务
43+阅读 · 2021年5月19日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【泡泡点云时空】PU-Net:点云上采样网络(CVPR2018-6)
泡泡机器人SLAM
6+阅读 · 2018年8月16日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【泡泡点云时空】PU-Net:点云上采样网络(CVPR2018-6)
泡泡机器人SLAM
6+阅读 · 2018年8月16日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员