3D-R2N2

3D-R2N2: 3D 回归重建 神经网络

• [2020-01-25] 使用密集占用网格进行 3D 重建需要大量内存和计算。我们推出了一种新的稀疏张量自动微分库，可以以高分辨率重建物体。请参阅 3D 稀疏模式重建页面 了解使用稀疏张量进行 3D 重建。

传统上,单视图重建和多视图重建是两个独立的问题,它们采用了不同的方法进行处理。在本文中,我们首先提出了使用3D Recurrent Reconstruction 神经网络(3D-R2N2)的统一框架,用于单视图和多视图重建。

由于网络已被训练成对顺序不敏感,因此我们可以以随机顺序输入图像。