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三维重建（六）——3D Representation Methods: A Survey（北大总结三维表征--2024.10出版）

news 2026/3/29 21:12:24

文章目录

  • 一、摘要
  • 二、引言
    • 2.1 研究焦点和发展历程
  • 三、3D表征
    • 3.1 体素网格
    • 3.2 点云
    • 3.3 网格
    • 3.4 符号距离函数（SDF）
    • 3.5 神经辐射场（NeRF）
    • 3.6 三维高斯溅射（3D Gaussian Splatting, 3DGS）
    • 3.7 混合方法
      • 3.7.1 深度步进四面体（Deep Marching Tetrahedra, DMTet）
      • 3.7.2 三平面（Tri-plane）
  • 四、重要数据集
    • NYU Depth Dataset V2
    • ShapeNet
    • ModelNet
    • ScanNet
    • Matterport3D
    • Pix3D
    • 3DPW
    • THUman
    • ScanObjectNN
    • 3D-Future
    • ABO
    • Objaverse
    • Objaverse-XL
    • Cap3D
  • 四、研究方向和未来工作
  • 五、总结
  • 六、疑惑点
    • 三平面和深度推进四面体(DMTet)
    • 无限场景
    • 感知loss
    • AR（增强现实）

标题：3D Representation Methods: A Survey

作者：Zhengren Wang

机构：Peking University

原文链接：https://arxiv.org/abs/2410.06475

一、摘要

在诸如计算机图形、虚拟现实和自治系统等各种应用中对高保真3D模型的需求日益增长的驱动下，3D表示领域已经经历了显著的进步。这篇综述考察了三维表示方法的发展和现状，突出了它们的研究轨迹、创新和优缺点。综述了体素网格、点云、网格、符号距离函数(SDF)、神经辐射场(NeRF)、三维高斯分布、三平面和深度推进四面体(DMTet)等关键技术。该综述还介绍了在推进该领域中起关键作用的基本数据集，突出了它们的特征和对研究进展的影响。最后，我们探讨了潜在的研究方向，为进一步扩大三维表现方法的能力和应用前景。

二、引言

三维表示领域经历了显著增长，这一增长受到深度学习进步及其在不同领域关键应用的推动。三维表示构成了许多技术进步的基石。

在计算机图形学中，它使得创建逼真的模型和环境成为可能，从而提升了娱乐和模拟中的视觉保真度和沉浸感。虚拟现实严重依赖于精确的三维表示来创造可用于游戏、培训和教育等领域的逼真体验。在自主导航方面，环境的三维模型对于精确地图绘制和障碍物检测至关

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