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ConTEXTure: 一致的多视角图像纹理化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种卷积网络，可预测物体的RGB图和深度图，并将多幅深度图融合成完整点云，以便对任意视野下的三维物体进行识别。网络通过合成的三维车和椅子模型进行训练，在有杂乱背景并搭配真实车辆图像的情况下，仍可生成合理的推测。
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关键要点
- 提出了一种卷积网络，能够基于单张图像预测物体的RGB图和深度图。
- 多幅深度图可以融合成完整点云，并转换成表面网格。
- 该网络可用于任意视野下的三维物体识别。
- 网络通过合成的三维车和椅子模型进行训练。
- 在杂乱背景和真实车辆图像的情况下，仍能生成合理的推测。
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