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Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Neural Implicit Shape Representations for 3D Reconstruction
Organization Unit
Authors
  • Nicolas Samuel Blumer
Supervisors
  • Renato Pajarola
  • Lizeth Fuentes Perez
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2022
Abstract Text 3D reconstruction is a problem that has occupied the minds of computer scientists for decades, and working with 3D data is notoriously difficult because of the computational complexity and lack of data compared to other areas. With the rise of machine learning and especially deep learning, new ideas have been developed to tackle 3D reconstruction. One direction that has recently gained traction is called "implicit representations". The idea of implicit methods is to represent a signal, like 3D data, as an implicit function that is being approximated by a neuronal net. This thesis explores three selected papers about neural implicit representations, IM-NET, NDF, and SIREN. These methods are analyzed and compared theoretically, and experiments are conducted to gain insight into implicit representations for 3D reconstruction. In addition, a tool is created for analyzing the vector representations of shapes some methods generate.
Zusammenfassung Die 3D-Rekonstruktion ist ein Problem, welches die Informatik seit Jahrzehnten beschäftigt. Die Arbeit mit 3D-Daten ist aufgrund der Komplexität der Berechnungen und des Mangels an Daten im Vergleich zu anderen Bereichen bekanntermassen schwierig. Mit dem Aufkommen von Machine Learning und insbesondere Deep Learning wurden neue Ideen entwickelt, um die 3D-Rekonstruktion anzugehen. Eine Richtung, die stark an Bedeutung gewonnen hat, ist die "implizite Repräsentation". Die Idee impliziter Methoden besteht darin, ein Signal, wie z. B. 3D-Daten, als implizite Funktion darzustellen, die durch ein neuronales Netz approximiert wird. In dieser Arbeit wird dieser Bereich anhand von drei ausgewählten Methoden namens IM-NET, NDF und SIREN untersucht. Diese Methoden werden theoretisch analysiert und verglichen und es werden Experimente durchgeführt, um einen Einblick in implizite Repräsentationen für die 3D-Rekonstruktion zu erhalten. Darüber hinaus wird ein Werkzeug zur Analyse der Vektordarstellungen von Formen entwickelt, die einige Methoden erzeugen.
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