每天一分钟,带你读遍机器人顶级会议文章标题:High-Resolution Shape Completion Using Deep Neural Networks for Global Structure and Local Geometry Inference作者:Xiaoguang Han, Zhen Li, Haibin Huang, Evangelos Kalogerakis and Yizhou Yu来源:International Conference on Computer Vision (ICCV 2017)播音员:糯米编译:李建禹欢迎个人转发朋友圈;其他机构或自媒体如需转载,后台留言申请授权摘要 作者提出了一种数据驱动的恢复三维形状缺失部分的方法。这种方法是基于一种新的深度学习架构,由两个子网络构成:一个全局结构推理网络和一个局部几何细化网络。全局结构推理网络包含一个长短期记忆的上下文融合模块(LSTM-CF),该模块以多视图的深度信息作为部分输入来推断全局的结构。它还包含一个3D
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