【摘 要】
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通过图像来重建三维数字几何结构是计算机视觉、计算机动画、工业制造等多个领域的核心问题。在广泛的应用领域中,重建物体的完整和精确的3D几何形状的能力至关重要。近年来,
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通过图像来重建三维数字几何结构是计算机视觉、计算机动画、工业制造等多个领域的核心问题。在广泛的应用领域中,重建物体的完整和精确的3D几何形状的能力至关重要。近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的物体三维重建成为计算机视觉领域的研究热点。本文以体素作为三维模型的表示方式,研究基于深度学习的多视图物体三维重建的方法。本文的主要工作内容如下:1.针对相机获取的RGB图像仅包含三维模型的表面信息,提出了通过模拟生物大分子的3D结构在电子显微镜中拍摄2D投影图像集的过程构建数据集的方法,从而获得包含三维模型内部信息的数据集。2.设计了3D-ResNet网络,用来实现基于多视图的物体三维重建,该神经网络不需要输入任何图像标注信息、姿态信息、物体类别标签等附加信息就可以进行训练和测试。再通过改变数据集的划分方式和构建新的数据集,验证3D-ResNet网络能学习从二维投影图像集到三维结构的映射。3.提出了将LovaszSoftmax损失函数用于模型训练的方案,可以实现三维重建效果的提升,评估指标IoU值比仅使用交叉熵损失函数训练模型更高。本文所提出的方法已通过实验定量和定性评估。结果表明,这些方法能有效提升基于深度学习的多视图物体三维重建的性能。
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