Shape Completion Using 3D-Encoder-Predictor CNNs and Shape Synthesis
We introduce a data-driven approach to complete partial 3D shapes through a combination of volumetric deep neural networks and 3D shape synthesis. From a partially-scanned input shape, our method first infers a low-resolution - but complete - output. To this end, we introduce a 3D-Encoder-Predictor...
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| Veröffentlicht in: | 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) S. 6545 - 6554 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Tagungsbericht |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
IEEE
01.07.2017
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1063-6919, 1063-6919 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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