【摘 要】
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基于深度学习的单视图物体形状重建是三维重建领域的新兴研究方向,通过深度学习技术从图像中学习形状先验,然后根据先验从单幅图像推断出目标物体的三维形状。隐式表示的形状具有占用内存小,可表示任意拓扑结构的特点,本文研究隐式表示的形状单视图三维重建,主要工作内容如下:（1）在使用3D监督数据重建时,当前单视图重建方法通常仅利用简单的图像编码器提取特征,难以捕捉到准确细致的三维结构,针对其不足之处,提出基于
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基于深度学习的单视图物体形状重建是三维重建领域的新兴研究方向,通过深度学习技术从图像中学习形状先验,然后根据先验从单幅图像推断出目标物体的三维形状。隐式表示的形状具有占用内存小,可表示任意拓扑结构的特点,本文研究隐式表示的形状单视图三维重建,主要工作内容如下:（1）在使用3D监督数据重建时,当前单视图重建方法通常仅利用简单的图像编码器提取特征,难以捕捉到准确细致的三维结构,针对其不足之处,提出基于注意力机制的隐式表示形状重建模型。利用注意力机制改进图像编码器,在编码器的不同特征提取阶段添加注意力模块,捕捉特征图中不同层次的形状结构特征;同时引入位置编码进一步改进解码器,位置编码首先将3D点映射为高维特征,然后再输入到解码器。通过模块有效性实验,注意力机制的引入使图像编码器更有效地提取重要的形状信息,进而更准确地重建出目标形状,配合位置编码的使用进一步提升了解码器对复杂形状信号的拟合能力;与当今具有代表性的基于3D监督单视图重建算法对比,在定性和定量方面均取得更好的结果。（2）获取3D监督数据具有较高成本,在不易获取3D监督数据时,可充分利用2D监督数据。为了在2D监督下能重建更多的细节,当前算法通常将位置编码引入到网络中,但容易导致网络产生过拟合的不平滑表面。针对这个问题,提出一个基于残差学习的符号距离函数重建模型。首先设计了像素对齐的特征提取网络提取稀疏特征,并利用图像编码器管线输出全局特征;然后提出基于Hypernetwork的两分支符号距离测网络,SDF预测网络以稀疏特征和全局特征为输入,通过两个分支网络分别预测符号距离函数的低频部分和高频残差,这两部分通过权重因子构成最终的符号距离函数。通过对符号距离预测网络的频谱分析证实两个浅头能够分别预测符号距离函数的低频和高频分量;与不同平滑表面重建方案对比,提出方法可有效重建出平滑表面,同时保留足够细节;与其他先进的基于2D监督单视图重建方法进行定性和定量比较,表明所提算法的优越性。
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