Deep Geometric Prior for Surface Reconstruction

过度拟合 点云 曲面重建 计算机科学 人工智能 正规化(语言学) 曲面(拓扑) 算法 人工神经网络 迭代重建 深度学习 地图集(解剖学) 计算机视觉 数学 几何学 古生物学 生物
作者
Francis Williams,Teseo Schneider,Claudio Silva,Denis Zorin,Joan Bruna,Daniele Panozzo
标识
DOI:10.1109/cvpr.2019.01037
摘要

The reconstruction of a discrete surface from a point cloud is a fundamental geometry processing problem that has been studied for decades, with many methods developed. We propose the use of a deep neural network as a geometric prior for surface reconstruction. Specifically, we overfit a neural network representing a local chart parameterization to part of an input point cloud using the Wasserstein distance as a measure of approximation. By jointly fitting many such networks to overlapping parts of the point cloud, while enforcing a consistency condition, we compute a manifold atlas. By sampling this atlas, we can produce a dense reconstruction of the surface approximating the input cloud. The entire procedure does not require any training data or explicit regularization, yet, we show that it is able to perform remarkably well: not introducing typical overfitting artifacts, and approximating sharp features closely at the same time. We experimentally show that this geometric prior produces good results for both man-made objects containing sharp features and smoother organic objects, as well as noisy inputs. We compare our method with a number of well-known reconstruction methods on a standard surface reconstruction benchmark.

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