Målet med detta papper är 3D form förståelse från enstaka och flera bilder. I detta syfte introducerar vi en ny djuplärande arkitektur och förlustfunktion, SilNet, som kan hantera flera vyer på ett ordningsagnostiskt sätt. Arkitekturen är helt konvolutionell, och för utbildning använder vi en proxy uppgift siluett förutsägelse, snarare än att direkt lära en kartläggning från 2D-bilder till 3D-form som har varit målet i senaste arbetet. Vi visar att med SilNet arkitektur finns det generalisering över antalet vyer - till exempel SilNet tränas på 2 vyer kan användas med 3 eller 4 vyer på prov-tid, och prestanda förbättras med fler vyer. Vi introducerar två nya syntetiska dataset: en blobby objekt dataset användbart för förträning, och en utmanande och realistisk skulptur dataset, och visa på dessa dataset att SilNet har verkligen lärt 3D form. Slutligen visar vi att SilNet överskrider den senaste tekniken på ShapeNet-riktmärket dataset [6] för att generera siluetter i nya perspektiv, och vi använder SilNet för att generera nya vyer av skulpturdatasetet.
Wiles och Zisserman REF introducerade en djuplärande arkitektur och förlustfunktion, som hanterar flera vyer på ett ordningsagnostiskt sätt.
SilNet : Single- and Multi-View Reconstruction by Learning from Silhouettes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}