基于深度学习的单幅图像三维重建算法

• 作者: 朱莉 陈辉
• 来源期刊: 吉林化工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 单幅图像 三维重建
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 58-62,67
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4448字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16039/j.cnki.cn22-1249.2020.01.013

摘要

图像三维重建在逆向工程、人工智能等领域广泛应用基于深度学习利用单幅图像重构出三维模型,已经成为当前研究的热点.文章首先综述单幅图像三维重建的研究现状,重点研究基于体素表达的3D-R2N2、基于点云表达的PSGN、基于单片网格表达的Pixel2Mesh和基于多片三角形网格表达的AtlasNet四种算法,通过实验对比研究,来分析解决不同任务与输出模型不同表达方式的选择问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈辉	上海电力大学自动化工程学院	14	57	3.0	7.0
2	朱莉	上海电力大学自动化工程学院	1	0	0.0	0.0