Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument beskriver ett nytt tillvägagångssätt för utbildning av generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) för att förstå föremålens detaljerade 3D-form. Även om GAN har använts på detta område tidigare, de är notoriskt svårt att träna, särskilt för den komplexa gemensamma datadistribution över 3D objekt i många kategorier och inriktningar. Vår metod förlänger tidigare arbete genom att använda Wasserstein avstånd normaliseras med lutning straffar som ett träningsmål. Detta möjliggör förbättrad generering från den gemensamma objektform fördelningen. Vårt system kan också rekonstruera 3D-form från 2D-avbildningar och utföra formavslut från ockluded 2.5D-omfångsavsökningar. Vi uppnår betydande kvantitativa förbättringar jämfört med befintliga baslinjer.
Wasserstein avstånd REF används genom att normalisera med lutning straffar som ett utbildningsmål för att förbättra multiklass 3D generation.
Improved Adversarial Systems for 3D Object Generation and Reconstruction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}