3D | 常用3D表示

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? ? ? 目前 3D 學習中，物體或場景的表示包括顯式表示與隱式表示兩種，主流的顯式表示包括基于 voxel、基于 point cloud、和基于 polygon mesh 三種，隱式表示包括基于 Occupancy Function?[1]、和基于 Signed Distance Functions?[2]?兩種。下表簡要總結了各種表示方法的原理及其相應優(yōu)缺點。

1.1 Voxel

表示圖像：

表示原理：體素用規(guī)則的立方體表示 3D 物體，體素是數(shù)據(jù)在三維空間中的最小分割單位，類似于 2D 圖像中的像素。

優(yōu)缺點：

+ 規(guī)則表示，容易送入網(wǎng)絡學習
+ 可以處理任意拓撲結構
- 隨著分辨率增加，內(nèi)存呈立方級增長
- 物體表示不夠精細
- 紋理不友好

1.2 Point Cloud

表示圖像：

表示原理：點云將多面體表示為三維空間中點的集合，一般用激光雷達或深度相機掃描后得到點云數(shù)據(jù)。

優(yōu)缺點：

+ 容易獲取
+ 可以處理任意拓撲結構
- 缺少點與點之間連接關系
- 物體表示不夠精細
- 紋理不友好

1.3 Polygon Mesh

表示圖像：

表示原理：多邊形網(wǎng)格將多面體表示為頂點與面片的集合，包含了物體表面的拓撲信息。

優(yōu)缺點：

+ 高質(zhì)量描述 3D 幾何結構
+ 內(nèi)存占有較少
+ 紋理友好
- 不同物體類別需要不同的 mesh 模版
- 網(wǎng)絡較難學習

1.4 Occupancy Function

表示圖像：

表示原理：occupancy function 將物體表示為一個占有函數(shù)，即空間中每個點是否在表面上。

優(yōu)缺點：

+ 可以精細建模細節(jié)，理論上分辨率無窮
+ 內(nèi)存占有少
+ 網(wǎng)絡較易學習
- 需后處理得到顯式幾何結構

1.5 Signed Distance Function

表示圖像：

表示原理：SDF 將物體表示為符號距離函數(shù)，即空間中每個點距離表面的距離。

優(yōu)缺點：

+ 可以精細建模細節(jié)，理論上分辨率無窮
+ 內(nèi)存占有少
+ 網(wǎng)絡較易學習
- 需后處理得到顯式幾何結構

Reference:

[1]?Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space. In CVPR, 2019.

[2]?DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation. In CVPR, 2019.

來源：夏至又一年

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—THE END—