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. föreslog nätverket REF, som består av en autoencoder som säkerställer att representationen är generativ och ett konvolutionsnätverk som säkerställer att representationen är förutsägbar.
Learning a Predictable and Generative Vector Representation for Objects
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}