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point2mesh

Python

1.0.0

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Point2mesh在Pytorch中

Siggraph 2020 [Paper] [项目页面]

Point2Mesh是一种从输入点云中重建表面网格的技术。通过优化CNN的权重以变形一些初始网格以缩小输入点云，该方法从单个对象中“学习”。走这条路线的论点是：由于（局部）卷积内核在整个形状上都在全球优化，因此鼓励局部规模的几何自相似性在整个重建的形状表面上。

该代码是由Rana Hanocka和Gal Metzer撰写的。

入门

安装

克隆这个仓库：

git clone https://github.com/ranahanocka/point2mesh.git
cd point2mesh

设置Conda环境

依靠Pytorch版本1.4（OR 1.5）和Pytorch3d版本0.2.0。
通过conda环境安装conda env create -f environment.yml 。

安装“歧管”软件

该代码依赖于强大的水密歧管软件。首先cd您希望安装软件的位置。例如，我们使用了cd ~/code 。然后按照水密式读数中的安装说明进行操作。如果将歧管安装在与~/code/Manifold/build不同的路径中，请相应地更新options.py （请参阅此行）

运行示例

获取数据

下载我们的示例数据

bash ./scripts/get_data.sh

运行重建

首先，如果使用conda env首先激活env，例如source activate point2mesh 。所有脚本都可以在./scripts/examples中找到。这里有几个例子：

长颈鹿

bash ./scripts/examples/giraffe.sh

公牛

bash ./scripts/examples/bull.sh

蒂基

bash ./scripts/examples/tiki.sh

嘈杂的吉他

bash ./scripts/examples/noisy_guitar.sh

...还有更多。

所有例子

在此存储库中运行所有示例：

bash ./scripts/run_all_examples.sh

运行不同的示例

您应该提供初始网格文件。如果形状具有属0，则可以使用./scripts/process_data/convex_hull.py中提供的convex hull脚本

引用

如果您发现此代码有用，请考虑引用我们的论文

 @article{Hanocka2020p2m,
  title = {Point2Mesh: A Self-Prior for Deformable Meshes},
  author = {Hanocka, Rana and Metzer, Gal and Giryes, Raja and Cohen-Or, Daniel},
  year = {2020},
  issue_date = {July 2020}, 
  publisher = {Association for Computing Machinery}, 
  volume = {39}, 
  number = {4}, 
  issn = {0730-0301},
  url = {https://doi.org/10.1145/3386569.3392415},
  doi = {10.1145/3386569.3392415},
  journal = {ACM Trans. Graph.}, 
}