《DISN: Deep Implicit Surface Network for High-quality Single-view 3D Reconstruction》
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主要解决的问题：从单张图像中重建3D模型，即给定一张图像预测有符号距离域
具体描述
除了使用全局图像特征，DISN也预测局部块的每个3D点投影和提取局部特征从块中。通过结合全局和局部特征信息来提升预测有符号距离域。DISN是第一个提出从单张图像中得到连续捕获细节例如空洞和薄结构3D图像模型。
当前网络对比效果图
系统架构
与现有网络进行质量评估
主要工作
（1）设计了局部特征提取模块，使用相机位姿估计将3D点投影到图像平面
（2）给定一个3D点和一张输入图像，DISN预测点的SDF值
有待解决
（1）该方案只能解决具有清晰背景情况，因为训练使用的是渲染图像
将来工作
使用不同的渲染来进行问题预测，从而扩展SDF的生成。
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