Ett viktigt mål för datorseendet är att återställa den underliggande 3D-strukturen från 2D-observationer i världen. I detta papper lär vi oss starka djupa generativa modeller av 3D-strukturer och återvinner dessa strukturer från 3D- och 2D-bilder via probabilistisk inferens. Vi demonstrerar högkvalitativa prover och rapporterar log-likelihoods på flera dataset, inklusive ShapeNet [2], och fastställer de första riktmärkena i litteraturen. Vi visar också hur dessa modeller och deras inferencenätverk kan tränas end-to-end från 2D-bilder. Detta visar för första gången att det är möjligt att lära sig att härleda 3D-representationer i världen på ett rent oövervakat sätt.
I REF infördes en allmän ram för att lära sig 3D-strukturer från 2D-observationer med en projektionsmekanism för 3D-2D.
Unsupervised Learning of 3D Structure from Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}