Learning 3D Shape Completion from Laser Scan Data with Weak Supervision

摘要 來自局部點雲的3D形狀完成是計算機視覺和計算機圖形學中的一個基本問題。 最近的方法可能被描述爲基於數據驅動或基於學習的方法。 數據驅動的方法依賴於形狀模型，其參數已針對觀察進行了優化。 相比之下，基於學習的方法避免了昂貴的優化步驟，而是使用深度神經網絡從不完整的觀測值直接預測完整的形狀。 但是，需要全面的監督，而這在實踐中通常是不可用的。 在這項工作中，我們提出了一種基於弱監督學習的3D形狀

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