....................................... Med tanke på en enda 2D-bild, förutspår vi ytnormaler som fångar detaljerade objektytor. Vi använder bilden och prognostiserade ytnormaler för att hämta en 3D-modell från ett stort bibliotek av objekt CAD-modeller. Vi introducerar ett tillvägagångssätt som utnyttjar ytnormala förutsägelser, tillsammans med tecken på utseende, för att hämta 3D-modeller för objekt avbildade i 2D stillbilder från ett stort CAD-objektbibliotek. Kritiskt för framgången med vår strategi är förmågan att återställa korrekta ytnormaler för objekt i den avbildade scenen. Vi introducerar en skip-nätverksmodell byggd på den förtränade Oxford VGG konvolutional neurala nätverk (CNN) för yta normal förutsägelse. Vår modell uppnår state-of-the-art noggrannhet på NYUv2 RGB-D datauppsättning för ytnormal förutsägelse, och återvinner fin objekt detalj jämfört med tidigare metoder. Dessutom utvecklar vi ett två-ströms nätverk över indatabilden och förutsagda ytnormaler som gemensamt lär sig posera och styla för CAD-modellhämtning. När vi använder den förutsagda ytan normals, vårt två-stream nätverk matchar tidigare arbete med hjälp av yta normals beräknas från RGB-D bilder på uppgiften att pose förutsägelse, och uppnår state of the art när du använder RGB-D indata. Slutligen gör vårt två-ströms nätverk det möjligt för oss att hämta CAD-modeller som bättre matchar stilen och posen av ett avbildat objekt jämfört med baslinjemetoder.
Bansal m.fl. REF introducerade en hoppnätverksmodell som använde förtränade VGC konvolutionella neurala nätverk för ytnormal förutsägelse.
Marr Revisited: 2D-3D Alignment via Surface Normal Prediction
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}