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深度学习在单图像三维模型重建的应用
张豪, 张强, 邵思羽, 丁海斌
计算机应用
2020, 40 (8):
2351-2357.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010070
针对基于单图像重建的三维模型具有高度不确定性问题，提出了一种基于深度图像估计、球面投影映射、三维对抗生成网络相结合的网络模型算法。首先，通过深度估计器得到输入图像的深度图像，这有利于对图像进一步的分析；其次，将得到的深度图像通过球面投影映射转换为三维模型；最后，利用三维对抗生成网络对重建的三维模型的真实性进行判断，建立更逼真的三维模型。理论分析和仿真实验表明，与学习先验知识生成三维模型的算法LVP相比，所提模型在真实三维模型与重建三维模型的交并比（IoU）上提高了20.1%，倒角距离（CD）缩小了13.2%。实验结果表明，所提模型在单视图三维模型重建中具有良好的泛化能力。
参考文献 |
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