Point set is a flexible and lightweight representation widely used for 3D deep learning. However, their discrete nature prevents them from representing continuous and fine geometry, posing a major issue for learning-based shape generation. In this work, we turn the discrete point sets into smooth surfaces by introducing the well-known implicit moving least-squares (IMLS) surface formulation, which naturally defines locally implicit functions on point sets. We incorporate IMLS surface generation into deep neural networks for inheriting both the flexibility of point sets and the high quality of implicit surfaces. Our IMLSNet predicts an octree structure as a scaffold for generating MLS points where needed and characterizes shape geometry with learned local priors. Furthermore, our implicit function evaluation is independent of the neural network once the MLS points are predicted, thus enabling fast runtime evaluation. Our experiments on 3D object reconstruction demonstrate that IMLSNets outperform state-of-the-art learning-based methods in terms of reconstruction quality and computational efficiency. Extensive ablation tests also validate our network design and loss functions.


翻译:在这项工作中,我们通过引入众所周知的隐性移动最小平方表面配方(IMLS),将离散点组合变为光滑表面,这自然地界定了点数上隐含的功能。我们将IMLS表面生成纳入深层神经网络,以继承点数组的灵活性和高质量的隐含表面。我们的IMLSNet预测一个奥氏结构是产生MLS点的宝座,在需要的地方产生MLS点,并用当地已学过的前科来塑造几何形状。此外,一旦预测了MLS点,我们的隐含功能评价就独立于神经网络,从而使得能够快速运行时间评估。我们在3D对象重建方面的实验表明,IMLSNetes在重建质量和计算效率方面超越了基于状态的学习方法。我们的广泛对比测试还验证了我们的网络设计和损失功能。

1
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
44+阅读 · 2020年10月31日
还在修改博士论文?这份《博士论文写作技巧》为你指南
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
MATLAB玩转深度学习?新书「MATLAB Deep Learning」162页pdf
专知会员服务
99+阅读 · 2020年1月13日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法?
极市平台
13+阅读 · 2020年2月23日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
997篇-历史最全生成对抗网络(GAN)论文串烧
深度学习与NLP
16+阅读 · 2018年6月26日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
8+阅读 · 2018年1月25日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月17日
VIP会员
相关资讯
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法?
极市平台
13+阅读 · 2020年2月23日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
997篇-历史最全生成对抗网络(GAN)论文串烧
深度学习与NLP
16+阅读 · 2018年6月26日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员