....................................... Oöverträffade 3D-punktmoln som genereras av vår träd-Gan för flera klasser (t.ex., Motorbike, Bärbar dator, Sofa, Gitarr, Skateboard, Knife, Bord, Pistol, och Bil från övre vänstra till nedre högra). Vårt träd-GAN kan generera mer exakta punktmoln än baslinje (dvs. r-GAN [1]), och kan också producera punktmoln för semantiska delar av objekt, som betecknas av olika färger. I detta dokument föreslår vi ett nytt generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) för 3D-punktmolngenerering, som kallas träd-GAN. För att uppnå state-of-the-art prestanda för multi-klass 3D-punkt molngenerering, ett träd-strukturerad graf konvolution nätverk (TreeGCN) införs som en generator för träd-GAN. Eftersom TreeGCN utför grafkonvolutioner i ett träd, kan det använda förfader information för att öka representationskraften för funktioner. För att utvärdera GAN:er för 3D-punktmoln korrekt utvecklar vi en ny utvärderingsmätare som heter Fréchet point cloud distance (FPD). Experimentella resultat visar att den föreslagna träd-GAN överträffar state-of-the-art GANs i * Författare bidrog lika termer av både konventionella mätvärden och FPD, och kan generera punktmoln för olika semantiska delar utan förkunskaper. Källkoden finns på https:// github.com/seowok/TreeGAN.
Mycket nyligen, Shu et al. REF föreslog Tree-Gan med en ny trädstrukturerad graf konvolutionella neurala nätverk som generator.
3D Point Cloud Generative Adversarial Network Based on Tree Structured Graph Convolutions
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}