三平面混合神经场的神经处理

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本文通过对三平面离散数据结构进行处理，展示了该结构具有丰富的信息，可以通过标准深度学习模型进行有效处理，并在处理过程中实现了与处理显式表示结构相当的任务性能，同时保持了相同的重建质量。

该研究提出了一种基于手持拍摄的自然光下重建透明物体的3D形状的新方法，使用显式网格和多层感知器网络的混合表示，通过多视图剪影获得初始形状，并使用基于表面的局部MLP编码顶点位移场进行表面细节的重建。该方法可以在采集数据方面进行简化，并确保重建质量优于现有技术水平。