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BSP-Net:通过二进制空间划分生成紧凑网格

2020/12/28 19:04:46 文章标签:

我们介绍了BSP-Net,它是一种通过二进制空间划分生成紧凑网格的网络。我们生成的网格是低多边形的,并保证是紧密的。边缘可以重现清晰的细节,但仍可以近似弯曲的边界。 视频链接:https://youtu.be/9-ixexpjN-8?t2 我们的BSP-Net生…

我们介绍了BSP-Net,它是一种通过二进制空间划分生成紧凑网格的网络。我们生成的网格是低多边形的,并保证是紧密的。边缘可以重现清晰的细节,但仍可以近似弯曲的边界。

视频链接:https://youtu.be/9-ixexpjN-8?t=2

 

我们的BSP-Net生成紧凑的低多边形网格。
输出可以再现锐利的边缘和近似平滑的几何形状。
诸如IM-NET之类的隐式模型需要等值
曲面, 从而导致网格过于网格化,而网格只能近似具有平滑表面的清晰细节。

我们的关键思想源自二进制空间分区树(BSP)。如左图所示,给定一组定向平面以及将它们分组的连接,我们可以计算每个组内的交点以获得凸形,然后将它们的并集构造为最终输出。整个过程基于CSG操作,因此,输出形状为多边形网格。我们以这样的方式设计网络,即每个组件代表BSP树的一部分。
请查看视频或论文以获取详细信息。

2D重建与分解

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在我们的2D实验中,网络的任务是将每个图像重建为凸部的组合。
由于所有形状共享一组相同的凸面和树连接,因此 我们在凸面水平上发现了形状分割和对应关系。在下面,我们显示了第一个形状的一些凸面,以及构造它们的平面。

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可以在我们的视频中找到培训过程的可视化内容。
快照如下所示。

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3D重建与分解

我们将我们的方法与其他通过重构执行形状分解的方法进行了比较,包括体积基元,SuperQuadrics和BAE-NET,我们的方法不仅获得了更好的重构质量,而且具有更好的分割效果。与2D情况类似,我们可以发现凸面之间的自然对应关系。
下面,我们将凸面手动分组为语义部分,并使用不同的颜色可视化对应关系。

单视图重建

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由于我们的BSP-Net是可微分的3D解码器,因此我们可以轻松地将其与图像编码器配对以实现单视图重建。我们比较了几种最先进的方法,包括AtlasNet,Occupancy网络和IM- NET,以显示我们网络的表示能力和输出的精确性。

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最近有一项工作CvxNet也执行凸分解。我们的方法与他们的方法不同,因为我们的目标是低多边形重建,而且我们的网络具有针对不同形状的动态凸数。

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本文链接: http://www.dtmao.cc/news_show_550143.shtml

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