I detta dokument föreslår vi en ny 3D-recgan-strategi, som rekonstruerar den fullständiga 3D-strukturen hos ett givet objekt från en enda godtycklig djupvy med hjälp av generativa kontradiktoriska nätverk. Till skillnad från det befintliga arbetet som normalt kräver flera vyer av samma objekt eller klassetiketter för att återställa hela 3D-geometrin, tar den föreslagna 3D-RecGAN endast voxel rutnät representation av en djupvy av objektet som ingång, och kan generera den fullständiga 3D-beläggning rutnätet genom att fylla i de ockluden/missing regioner. Den viktigaste idén är att kombinera generativ kapacitet autoencoders och den villkorliga Generativa Adversarial Networks (GAN) ram, att härleda exakt och finkornig 3D strukturer av objekt i högdimensionell voxel utrymme. Omfattande experiment på stora syntetiska dataset visar att den föreslagna 3D-RecGAN betydligt överträffar den senaste tekniken i en enda vy 3D-objekt rekonstruktion, och kan rekonstruera osynliga typer av objekt. Vår kod och våra uppgifter finns på https://github. ...............................................................................
Yang m.fl. REF rekonstruerade den fullständiga 3D-strukturen för ett givet objekt från en enda godtycklig djupvy med hjälp av generativa kontradiktoriska nätverk.
3D Object Reconstruction from a Single Depth View with Adversarial Learning
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}