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GradientSurf: 从 RGB 视频中的梯度域神经表面重建
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
GradientSurf是一种新算法，可以从单目RGB视频中实时重建表面。该算法在梯度域中对零阶和一阶能量进行最小化，解决了从RGB信号重建时缺乏细节的问题。实验结果表明，该算法在室内场景重建任务中，对曲线区域的细节更多，对小物体的保真度更高。
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关键要点
- GradientSurf是一种新算法，可以从单目RGB视频中实时重建表面。
- 该算法通过渐变域中的表面、体积和定向点云之间的紧密耦合解决重建问题。
- 利用神经网络增量式地从部分扫描中在线找到Poisson层的解，以监督局部和全局重建。
- 与离线求解Poisson方程的Poisson Surface Reconstruction不同，现有方法在从RGB信号重建时缺乏细节。
- 本文通过在梯度域中对零阶和一阶能量进行最小化，解决了缺乏细节的问题。
- 在室内场景重建任务中，该方法在曲线区域重建的细节更多，对小物体的保真度更高。
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