Abstrakt. Att representera 3D-formen i djupinlärningsramar på ett korrekt, effektivt och kompakt sätt är fortfarande en öppen utmaning. De flesta befintliga arbeten tar upp denna fråga genom att använda voxelbaserade representationer. Även om dessa strategier har stor nytta av framsteg i datorseendet genom att generalisera 2D-konvolutioner till 3D-inställningen, har de också flera betydande nackdelar. Den beräkningsmässiga komplexiteten hos voxel-kodningar växer kubiskt med upplösningen vilket begränsar sådana representationer till lågupplösande 3D-rekonstruktion. I ett försök att lösa detta problem, punkt moln representationer har föreslagits. Även om punktmoln är effektivare än voxel representationer eftersom de bara täcker ytor snarare än volymer, de kodar inte detaljerad geometrisk information om samband mellan punkter. I detta dokument föreslår vi en metod för att lära sig friformsdeformationer (Ffd) för uppgiften 3D-rekonstruktion från en enda bild. Genom att lära sig att deformera punkter som provtas från ett högkvalitativt nät kan vår utbildade modell användas för att producera godtyckligt täta punktmoln eller maskor med finkornig geometri. Vi utvärderar vårt föreslagna ramverk för både syntetiska och verkliga data och uppnår toppmoderna resultat på point-cloud- och volymmätningar. Dessutom visar vi kvalitativt dess tillämplighet på etikettöverföring för 3D semantisk segmentering.
Jack och Al. I REF föreslogs en friformig deformationsmetod för att lära sig 3D-rekonstruktion från en enda bild.
Learning Free-Form Deformations for 3D Object Reconstruction
{'venue': 'Asian Conference on Computer Vision (ACCV) 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}