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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) S. 6545 - 6554
Hauptverfasser: Dai, Angela, Qi, Charles Ruizhongtai, NieBner, Matthias
Format: Tagungsbericht
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: IEEE 01.07.2017
Schlagworte:
ISSN:1063-6919, 1063-6919
Online-Zugang:Volltext
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