Vad är en bra vektor representation av ett objekt? Vi anser att det bör vara generativt i 3D, i den meningen att det kan producera nya 3D-objekt, samt vara förutsägbart från 2D, i den meningen att det kan uppfattas från 2D-bilder. Vi föreslår en ny arkitektur, kallad TL-inbäddningsnätverket, för att lära sig ett inbäddat utrymme med dessa egenskaper. Nätverket består av två komponenter: a) en autoenkoder som säkerställer att representationen är generativ, och b) ett konvolutionsnätverk som säkerställer att representationen är förutsägbar. Detta möjliggör att hantera ett antal uppgifter inklusive voxel förutsägelse från 2D-bilder och 3D-modell hämtning. Omfattande experimentell analys visar nyttan och mångsidigheten av detta inbäddande.
Girdhar m.fl. REF föreslår en ny arkitektur, kallad TL-bäddsnätverket, som kan producera 3D-objekt via 2D-avbildningar.
Learning a Predictable and Generative Vector Representation for Objects
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}