我们提出了一种微调方法，可以改善从单个图像重建的3D几何形状的外观。我们利用单眼深度估计的进步来获得差异图，并提出了一种新颖的方法，可以通过求解相关摄像机参数的优化，将2D归一化差异图转换为3D点云，在从差异中创建3D点云后，我们引入了一种方法来引入一种方法将新点云与现有信息结合在一起，形成更忠实，更详细的最终几何形状。我们通过在合成图像和真实图像上进行多个实验证明了方法的功效。
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从单视图重建3D形状是一个长期的研究问题。在本文中，我们展示了深度隐式地面网络，其可以通过预测底层符号距离场来从2D图像产生高质量的细节的3D网格。除了利用全局图像特征之外，禁止2D图像上的每个3D点的投影位置，并从图像特征映射中提取本地特征。结合全球和局部特征显着提高了符合距离场预测的准确性，特别是对于富含细节的区域。据我们所知，伪装是一种不断捕获从单视图图像中存在于3D形状中存在的孔和薄结构等细节的方法。 Disn在从合成和真实图像重建的各种形状类别上实现最先进的单视性重建性能。代码可在https://github.com/xharlie/disn提供补充可以在https://xharlie.github.io/images/neUrips_2019_Supp.pdf中找到补充
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