检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科技论文 2023年第7期18卷 753-758页

作者：史卓曾树珍王萌玉珂桂林电子科技大学艺术与设计学院广西桂林541004 广西图像图形与智能处理重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对Pytorch3D三维重建的模型易产生空洞、断角和狭长三角形的问题,提出一种基于插值Loop细分的Pytorch3D三维重建方法。首先从20个视角对1个包含纹理的三维模型进行采样,采样后的图像合成为原始数据集;接着使用ResNet-50网络学习图像特... 详细信息

针对Pytorch3D三维重建的模型易产生空洞、断角和狭长三角形的问题,提出一种基于插值Loop细分的Pytorch3D三维重建方法。首先从20个视角对1个包含纹理的三维模型进行采样,采样后的图像合成为原始数据集;接着使用ResNet-50网络学习图像特征,使用三维卷积模块提取三维特征;随后用插值Loop细分原始网格,并以结果网格作为变形网格,将提取的特征投影到网格顶点上,利用图卷积神经网络实现变形,最终完成三维重建。结果表明,所提方法较好地解决了原版Pytorch3D方法的空洞、断角、狭长三角形问题,重建损失值和Hausdorff距离显著下降,三维重建可视化效果更好。

关键词：三维重建可微计算网格变形网格预测插值Loop细分

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于插值Loop细分的网格变形研究

基于插值Loop细分的网格变形研究

引用

作者：曾树珍桂林电子科技大学

学位级别：硕士

深度学习在图像处理领域中获得了快速的发展,而现实世界中的物体是用三维模型来表示的,将深度学习应用到三维模型中成为研究者们的研究热点之一。三维网格是三维模型的一种表示形式,其变形是计算机图形学的重要研究课题。目前网格变形... 详细信息

深度学习在图像处理领域中获得了快速的发展,而现实世界中的物体是用三维模型来表示的,将深度学习应用到三维模型中成为研究者们的研究热点之一。三维网格是三维模型的一种表示形式,其变形是计算机图形学的重要研究课题。目前网格变形算法主要方式是形变,引入深度学习方法较少。深度学习的计算速度快,预测目标网格的能力较强。在深度学习中,大多数网格变形方法中采用Loop细分方法。该方法是基于三角网格做逼近型细分的细分模式,细分的网格表面比较光滑。然而,采用该细分算法实现网格变形会导致变形结果网格表面不美观,容易产出断角、空洞。针对这些问题,本文围绕细分方法展开研究,设计两种方法来研究网格变形算法,从而提升网格变形效果。1.针对基于Loop细分的Pytorch3D网格变形算法中变形结果网格容易产生断角和稀疏的面、不能较好地拟合目标网格的尖锐特征的问题,本文提出基于插值Loop细分的Pytorch3D网格变形算法,简称ILP3D算法。该算法首先将正十二面体进行插值Loop细分后的网格作为源网格,选定目标网格,在源网格和目标网格的表面同时采样相同的点云,计算两组点云的倒角距离。随后源网格偏移其顶点来完成网格变形,逐步拟合目标网格。实验结果表明,本文改进的算法的变形结果网格不易产生断角和稀疏的面,同时多数情况下Hausdorff距离有所下降,能够更好地拟合目标网格的细节特征,并且变形结果网格的可视化效果更好。2.基于网格的三维重建需使用源网格来逐渐变形成目标物体,针对Pytorch3D三维重建的网格容易产生断角、空洞和细长的三角形的问题,本文提出基于插值Loop细分的Pytorch3D三维重建算法,简称ILP3DR算法。该算法首先从20个视角对含纹理的网格进行采样得到20张图像,随后使用Res Net-50网络提取图像特征及三维卷积模块提取三维特征。接着利用插值Loop细分的正十二面体作为源网格,将提取的特征投影到网格顶点上。最后源网格通过图卷积神经网络实现变形,得到重建的三维网格。实验结果表明,本文改进的算法重建的网格不易产生断角、空洞和细长的三角形,网格的总损失值和Hausdorff距离显著下降,重建网格的形状与目标网格更相似,可视化效果更好。

关键词：网格变形 Loop细分可微计算图卷积神经网络网格预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：