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https://www.youtube.com/watch?v=oEE7mK0YQtc 本文讨论了从多视图图像重建三维室内场景的挑战。以前的许多工作已经在纹理对象上显示了令人印象深刻的重建结果,但它们仍然难以处理室内场景中常见的低纹理平面区域。我们使用MLP网络将有符号距离函数表示为场景几何体。基于Manhattan-world假设,采用平面约束对二维语义分割网络预测的地板和墙壁区域的几何结构进行正则化。为了解决分割不准确的问题,我们使用另一个MLP对3D点的语义进行编码,并设计了一种新的loss,该loss联合优化了3D空间中的场景几何和语义。在这项工作中,我们证明了平面约束可以方便地集成到最近基于隐式神经表示的重建方法中。在ScanNet和7-Scenes数据集上的实验表明,该方法在三维重建质量上大大优于以前的方法。 项目主页:https://zju3dv.github.io/manhattan_sdf/ 代码链接:https://github.com/zju3dv/manhattan_sdf 论文链接:https://arxiv.org/abs/2205.02836
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