Objektrekonstruktion från en enda bild - i det vilda - är ett problem där vi kan göra framsteg och få meningsfulla resultat i dag. Detta är huvudbudskapet i detta papper, som introducerar en automatiserad pipeline med pixlar som ingångar och 3D-ytor av olika stela kategorier som utgångar i bilder av realistiska scener. Kärnan i vårt tillvägagångssätt är deformerbara 3D-modeller som kan läras av 2D-anteckningar som finns i befintliga objektdetekteringsdata, som kan drivas av bullriga automatiska objektsegmenteringar och som vi kompletterar med en bottom-up modul för att återvinna högfrekventa formdetaljer. Vi utför en omfattande kvantitativ analys och ablation studie av vår strategi med hjälp av den nyligen införda PASCAL 3D+ dataset och visar mycket uppmuntrande automatiska rekonstruktioner på PASCAL VOC. 1966 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
Kar m.fl. REF föreslog deformerbara 3D-formmodeller för att återställa högfrekventa formdetaljer.
Category-specific object reconstruction from a single image
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}