像素网格

Pixel2Mesh:从单个RGB图像生成3D网格模型。我们提出了一个端到端的深度学习架构,从单色影像产生三角形网格的三维形状。由于受深层神经网络的特性限制,以往的方法通常是以体积或点云的形式表示三维形状,将其转换为更易于使用的网格模型是非常重要的。与现有的方法不同,我们的网络在基于图形的卷积神经网络中表示三维网格,并利用从输入图像中提取的感知特征逐步变形椭球体来生成正确的几何体。我们采用由粗到细的策略使整个变形过程稳定,并定义各种网格相关的损失来捕捉不同层次的属性,以保证视觉上的吸引力和物理上精确的三维几何。大量的实验表明,与现有的方法相比,我们的方法不仅可以定性地生成具有更好细节的网格模型,而且可以获得更高的三维形状估计精度。