深度学习三维重建方法

深度学习在三维重建领域的应用日益广泛，本文将介绍一些常用的深度学习三维重建方法。

常用方法

1. 基于点云的方法

   • PointNet: 使用多层感知机直接从点云中提取特征，无需先转换为体素或体面。
   • PointNet++: 在PointNet的基础上，引入了分组机制，提高了网络的表达能力。

2. 基于体素的方法

   • VoxelNet: 将三维空间划分为体素，然后对每个体素进行分类和回归。
   • PointNetVoxel: 结合了PointNet和VoxelNet的优点，对点云和体素都进行建模。

3. 基于深度学习的体素分割

   • DeepVoxelNet: 使用深度卷积网络对体素进行分类和分割。
   • 3D UNet: 类似于2D的UNet，但适用于三维数据。

图片示例

3D Reconstruction

扩展阅读

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