文件名称：deep-visual-hull-prior：Deep Visual Hull Prior的Pytorch实现
文件大小：6.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-09 22:08:14
JupyterNotebook
使用Visual Hull和Deep Image Prior从轮廓造型 GökhanEğri* [ ] （妮可）* Han [ ] [ ] 抽象的 视觉船体构造是大多数3D形状重建任务的第一步，因此对计算机视觉的许多子领域都构成了重要问题。 在这项工作中，我们首先实现并评估了一个熟悉的基于体素的视觉船体构造算法，该算法可作为我们提出的方法的基准。 对于我们提出的方法，我们扩展了Ulyanov等人的原始Deep Image Prior方法。 通过将3D→2D投影视为损坏来解决视觉船体构造问题。 我们发现，我们提出的方法既能够针对不同对象的阵列收敛于可行的视觉船体，又能够抵抗噪声和各种遮挡。 我们还为我们的3D去噪和3D修复方法提供了一些初步结果。 数据集 我们对以及在Blender上生成的合成多视图图像进行训练和评估。 Blender数据集生成的脚本位于[here]（！在此处添加要点！
【文件预览】：
deep-visual-hull-prior-main
----figures()
--------diagram-20201204 (8) (1).png(498KB)
--------dvhp_architecture_HR.png(187KB)
--------diagram-20201205 (1).png(338KB)
--------diagram-20201204 (1).png(247KB)
--------visual_hull_2d_analog_diagram.png(556KB)
--------diagram-20201203 (4) (1) (1).png(346KB)
--------as.txt(4B)
----README.md(4KB)
----DeepVisualHullPrior.ipynb(758KB)
----dinoSparseRing.zip(3.65MB)