Shape Reconstruction by Learning Differentiable Surface Representations - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Shape Reconstruction by Learning Differentiable Surface Representations

Jan Bednařík
  • Fonction : Auteur
Erhan Gündogdu
  • Fonction : Auteur
Mathieu Salzmann
  • Fonction : Auteur
Pascal Fua
  • Fonction : Auteur

Résumé

Figure 1. Our method predicts a multi-patch representation where the patches are guaranteed not to collapse and to minimally overlap. Thanks to its explicit access to the surface's differential properties, our method computes normals and curvature analytically for any predicted point of the modeled surface.
Fichier principal
Vignette du fichier
Bednarik_Shape_Reconstruction_by_Learning_Differentiable_Surface_Representations_CVPR_2020_paper.pdf (1.76 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04391589 , version 1 (12-01-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04391589 , version 1

Citer

Jan Bednařík, Shaifali Parashar, Erhan Gündogdu, Mathieu Salzmann, Pascal Fua. Shape Reconstruction by Learning Differentiable Surface Representations. CVPR, 2020, virtual, France. ⟨hal-04391589⟩
12 Consultations
26 Téléchargements

Partager

More