3D-rekonstruktion från bilder med en enda vy är ett felplacerat problem. Det är både utmanande och tvetydigt att dra slutsatser om de dolda regionerna från självindragna bilder. Vi föreslår en tvådelad strategi för att ta itu med dessa frågor. För att bättre införliva data tidigare och generera meningsfulla rekonstruktioner, föreslår vi 3D-LMNet, en latent inbäddning matchande strategi för 3D rekonstruktion. Vi tränar först en 3D-punktsmoln automatisk kodare och sedan lära sig en kartläggning från 2D-bilden till motsvarande lärd inbäddning. För att ta itu med frågan om osäkerhet i återuppbyggnaden förutser vi flera rekonstruktioner som är förenliga med input-perspektivet. Detta uppnås genom att lära sig ett probablistiskt latent utrymme med en ny vyspecifik "mångfaldsförlust". En grundlig kvantitativ och kvalitativ analys görs för att belysa betydelsen av det föreslagna tillvägagångssättet. Vi överträffar state-of-the-art strategier om uppgiften att en-view 3D-rekonstruktion på både verkliga och syntetiska datauppsättningar samtidigt generera flera rimliga rekonstruktioner, visar den allmänna användbarheten och nyttan av vår strategi.
Mandikal m.fl. REF lärde sig att kartlägga från 2D-bilden till motsvarande lärd att bädda in genom att lära sig ett probabilistiskt latent utrymme med en vyspecifik "mångfaldsförlust".
3D-LMNet: Latent Embedding Matching for Accurate and Diverse 3D Point Cloud Reconstruction from a Single Image
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}