Vi presenterar en ny strategi för 3D-objektrekonstruktion från dess 2D-projektioner. Vårt unika, GAN-inspirerade system använder sig av en ny C ❌ slät differentialrenderare. Till skillnad från state-of-the-art, visar vår render inte några diskontinuiteter vid ocklusioner och disocklusioner, underlättar utbildning utan 3D-övervakning och endast minimal 2D-övervakning. Genom domänanpassning och ett nytt utbildningsprogram kan vårt nätverk, Reconstructive Adversarial Network (RAN), träna på olika typer av bilder. Tidigare verk kan däremot bara tränas på bilder av ett liknande utseende som de som görs av en olika render. Vi validerar vår rekonstruktionsmetod genom tre formklasser från ShapeNet, och visar att vår metod är robust mot störningar i siktriktningar, olika ljusförhållanden, och nivåer av texturdetaljer.
I tidigare arbete REF presenterade vi Reconstructive Adversarial Network (RAN) för oövervakad 3D-rekonstruktion från bilder.
Pix2Vex: Image-to-Geometry Reconstruction using a Smooth Differentiable Renderer
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}