基于P2M框架改进的单张图像三维重建
近年来,三维重建技术迅速发展,在日常生活和工业产品中得到广泛应用.传统的三维重建方法无法重建对象看不见的部分,需要很长时间才能进行重建,同时对于无纹理的对象的重建也很困难.针对这些问题,围绕单张图像进行三维重建,提出了一种基于P2M框架改进的单张图像重建三维模型的方法.主要工作是将建立特征的骨干进行了替换,将特征提取网络由VGG-16网络进行改进,提出了改进的DenseNet网络,得到更好的二维特征点,从而使得重建的效果更好.经过验证,该方法较传统方法有了进一步的提升,在F-Score上提升了0.4%,在倒角距离上提升了0.035%.
三维重建、单张图像、DenseNet、CNN、MESH
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
上海市科委国际合作项目18510760300
2020-09-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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