3D-rekonstruktion från en enda bild är ett nyckelproblem i flera tillämpningar som sträcker sig från robotmanipulering till förstärkt verklighet. Tidigare metoder har hanterat detta problem genom generativa modeller som förutsäger 3D-rekonstruktioner som voxlar eller punktmoln. Men dessa metoder kan vara beräkning dyrt och missa fina detaljer. Vi introducerar ett nytt differentierat lager för 3D-datadeformation och använder det i DEFORMNET för att lära sig en modell för 3D-rekonstruktion-genom-deformation. DEFORMNET tar en bildinmatning, hittar en närmast formmall från en databas och deformerar mallen för att matcha frågebilden. Vi utvärderar vår strategi på ShapeNet dataset och visar att -a) Free-Form Deformationsskiktet är en kraftfull ny byggsten för Deep Learning-modeller som manipulerar 3D-data (b) DEFORMNET använder detta FFD-skikt kombinerat med formsökning för smidig och detaljbevarande 3D-rekonstruktion av kvalitativt rimliga punktmoln med avseende på en enda frågebild (c) jämfört med andra toppmoderna 3D-rekonstruktionsmetoder, DEFORMNET kvantitativt matchar eller överträffar sina riktmärken med betydande marginaler. Försäkringstekniska avsättningar för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet netto (efter återförsäkring/specialföretag) – Bästa skattning och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) – Bästa skattning och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) – Bästa skattning och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) – Bästa skattning och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) – Bästa skattning och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet – Livförsäkringsverksamhet netto (efter återförsäkring) – Livförsäkringsverksamhet netto (efter återförsäkring/specialföretag)
Kurenkov m.fl. REF införde ett nytt differentierat lager för 3D-datadeformation och använde det för att lära sig en modell för 3D-rekonstruktion genom deformation.
DeformNet: Free-Form Deformation Network for 3D Shape Reconstruction from a Single Image
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}