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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种基于旋转等变网络的隐式函数三维重建方法、装置和电子设备，所述旋转等变网络包括旋转等变的编码器网络、几何细化网络、解码器和网络损失函数。该方法包括：旋转等变的编码器网络接收点云及其法向量作为输入，对每个关键点进行旋转等变的几何特征编码；几何细化网络将旋转等变的几何特征作为输入，在具有大感受野的分层网络结构中传播几何特征，并利用稀疏性预测模块剔除空的区域，从而得到稀疏细化几何特征；解码器将稀疏细化几何特征作为输入，解码出高分辨率的三维场景模型。本发明可有效解决隐式函数重建过程中难以进行重映射的问题，能够获取高精度的三维场景重建结果。
主权项：1.一种基于旋转等变网络的隐式函数三维重建方法，其特征在于，所述旋转等变网络包括旋转等变的编码器网络、几何细化网络、解码器、网络损失函数；所述方法包括以下步骤：步骤S1、从待重建的RGBD数据流中每隔20帧选择关键帧，并经过预处理得到相应点云及其法向量；步骤S2、所述旋转等变的编码器网络，将预处理得到的点云及其法向量作为输入，将每个关键点的旋转等变的几何特征进行编码，得到旋转等变的几何特征；步骤S3、所述几何细化网络，将旋转等变的几何特征作为输入，通过在具有大感受野的编解码分层网络结构中传播几何特征，利用稀疏性预测模块剔除空的区域，进而获取稀疏细化几何特征；步骤S4、所述解码器将稀疏细化几何特征作为输入，从中解码出SDF，最终利用MarchingCubes算法获得对应的高分辨率三维场景模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 基于旋转等变网络的隐式函数三维重建方法、装置和电子设备
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