Neural Stochastic Screened Poisson Reconstruction

要約

点群からサーフェスを再構成することは、未解決の問題です。
ニューラル ネットワークを使用して、事前ポアソン平滑性の下でこの再構成の不確実性を研究し、定量化します。
当社のアルゴリズムは、既存の作業の主な制限に対処しており、最初の再構成の取得から、次に最適なセンサー位置の決定、さらに多くのデータを取得した際の再構成の更新まで、3D スキャン パイプラインに完全に統合できます。

要約(オリジナル)

Reconstructing a surface from a point cloud is an underdetermined problem. We use a neural network to study and quantify this reconstruction uncertainty under a Poisson smoothness prior. Our algorithm addresses the main limitations of existing work and can be fully integrated into the 3D scanning pipeline, from obtaining an initial reconstruction to deciding on the next best sensor position and updating the reconstruction upon capturing more data.

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