"Den karakterisering av objektuppfattning som tillhandahålls av igenkänning-för-komponenter (RBC) har en nära likhet med vissa aktuella åsikter om hur tal uppfattas." -Irving Biederman [5] Vi introducerar PQ-NET, ett djupt neuralt nätverk som representerar och genererar 3D-former via sekventiell delmontering. Inmatningen till vårt nätverk är en 3D-form segmenterad i delar, där varje del först kodas till en funktion representation med hjälp av en del autoenkoder. Kärnkomponenten i PQ-NET är en sekvens-till-sekvens eller Seq2Seq autoencoder som kodar en sekvens av delar funktioner i en latent vektor av fast storlek, och dekoder rekonstruerar 3D-formen, en del i taget, vilket resulterar i en sekventiell sammansättning. Det latenta utrymme som bildas av Seq2Seq kodaren kodar både delstruktur och fin delgeometri. Dekodern kan anpassas för att utföra flera generativa uppgifter, inklusive form automatisk kodning, interpolering, ny formgenerering, och en-vy 3D rekonstruktion, där de genererade formerna alla består av meningsfulla delar.
PQ-Net REF representerar en form som en sekvens av delar och genererar varje del i varje steg av den iterativa avkodningsprocessen.
PQ-NET: A Generative Part Seq2Seq Network for 3D Shapes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}