基于距离正则化的单视图三维重建

摘要

针对从一张物体有限的二维RGB图像信息中还原物体的三维形状信息,提出了基于距离正则化的单视图三维重建。利用二维卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)设计图像编码器和三维卷积神经网络设计残差块,再利用残差块为基础设计三维形状生成器,即三维残差生成器。给定一张物体的二维RGB图像,首先使用图像编码器提取RGB图像的语义信息;然后,三维形状生成器使用语义信息,恢复RGB图像中物体的三维形状信息。同时,提出了距离规则化损失,在训练过程中,保证三维物体形状重建质量。实验结果显示,本方法在交并比(Intersection over Union,IoU)评价指标上超过了之前最好的方法。