I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt, 3D-Recgan++, som rekonstruerar den fullständiga 3D-strukturen hos ett givet objekt från en enda godtycklig djupvy med hjälp av generativa kontradiktoriska nätverk. Till skillnad från befintliga arbeten som normalt kräver flera vyer av samma objekt eller klassetiketter för att återställa den fullständiga 3D-geometrin, tar den föreslagna 3D-RecGAN++ endast voxel rutnät representation av en djupvy av objektet som ingång, och kan generera den kompletta 3D-beläggning rutnät med en hög upplösning på 256 3 256 3 genom att återvinna de ocluded/missing regioner. Den viktigaste idén är att kombinera den generativa förmågan hos 3D-encoder-dekoder och den villkorliga kontraariska nätverk ram, att härleda exakta och finkorniga 3D-strukturer av objekt i högdimensionell voxel utrymme. Omfattande experiment på stora syntetiska dataset och verkliga Kinect dataset visar att den föreslagna 3D-RecGAN++ betydligt överträffar toppmoderna i enkelvy 3D-objekt rekonstruktion, och kan rekonstruera osynliga typer av objekt.
Yang m.fl. I REF föreslogs ett nytt nätverk baserat på generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) som återvinner 3D-strukturen direkt från ett enda djup, vilket hänvisas till 3D-recgan.
Dense 3D Object Reconstruction from a Single Depth View
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}