【摘 要】
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单幅图片法向量估计是计算机图形学和计算机视觉研究的重要问题之一.在缺少其它三维信息的情况下,由单幅图像预测出对应法向量,对于三维场景重建,三维模型识别,三维语义分割
【机 构】
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华南理工大学计算机科学与工程学院,三角兽科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572202);广东省自然科学基金资助项目(2015A030313220,2017A030313347);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放性课题(A1715)~~
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单幅图片法向量估计是计算机图形学和计算机视觉研究的重要问题之一.在缺少其它三维信息的情况下,由单幅图像预测出对应法向量,对于三维场景重建,三维模型识别,三维语义分割等具有重要意义.为解决这一问题,文中使用多尺度的卷积网络结构,对图像进行端到端的输出预测.该网络由两个层级组成,第1层采用在ImageNet中性能最好的DenseNet分类网络,对输入进行全局处理.第2层级采用全卷积网络结构,对第1层级获得的输出进行进一步的精细预测.实验结果表明,即使不使用其他预处理或后处理步骤,文中提出的网络在单幅图像点法向
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