Vi föreslår en metod för att förutsäga 3D-formen av en deformerbar yta från en enda vy. I motsats till tidigare tillvägagångssätt behöver vi inte en förregistrerad mall av ytan, och vår metod är robust för bristen på textur och partiella ocklusioner. Kärnan i vår strategi är en geometri-medveten djup arkitektur som tar itu med problemet som vanligtvis görs i analytiska lösningar: först utföra 2D-detektering av mesh och sedan uppskatta en 3D-form som är geometriskt överensstämmande med bilden. Vi utbildar denna arkitektur på ett end-to-end sätt med hjälp av en stor datauppsättning av syntetiska renderingar av former under olika nivåer av deformation, materialegenskaper, texturer och ljusförhållanden. Vi utvärderar vår strategi på en test uppdelning av denna datauppsättning och tillgängliga verkliga riktmärken, konsekvent förbättra state-of-the-art lösningar med en betydligt lägre beräkningstid.
DeformNet REF föreslår den första djupa modellen för att rekonstruera 3D-formen nonrigid ytor från en enda bild.
Geometry-Aware Network for Non-rigid Shape Prediction from a Single View
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}