: Vi presenterar Pix3D, en ny storskalig datauppsättning av olika bild-form par. Varje 3D form i Pix3D är associerad med en rik och varierande uppsättning bilder, var och en med en exakt 3D pose notation för att säkerställa exakt 2D-3D justering. I jämförelse har befintliga datauppsättningar begränsningar: 3D-modeller kanske inte matchar objekten i bilder; pose annotations kan vara otydliga; eller datauppsättningen kan vara relativt liten. Vi studerar 3D formmodellering från en enda bild och bidrar till den i tre aspekter. Först presenterar vi Pix3D, ett storskaligt riktmärke av olika bildform par med pixel-nivå 2D-3D justering. Pix3D har breda applikationer i form-relaterade uppgifter inklusive rekonstruktion, hämtning, synvinkel uppskattning, etc. Att bygga en sådan storskalig datauppsättning är dock mycket utmanande; befintliga datauppsättningar innehåller antingen endast syntetiska data, eller saknar exakt anpassning mellan 2D-bilder och 3D-former, eller har bara ett litet antal bilder. För det andra kalibrerar vi utvärderingskriterierna för 3D form rekonstruktion genom beteendestudier, och använder dem för att objektivt och systematiskt jämföra banbrytande rekonstruktionsalgoritmer på Pix3D. För det tredje utformar vi en ny modell som samtidigt utför 3D-rekonstruktion och utgör en uppskattning.Vårt lärande med flera uppgifter uppnår toppmoderna resultat på båda arbetsuppgifterna.
Pix3D å andra sidan föreslå en datauppsättning för enkelbild 3D form modellering baserad på mycket noggrann 3D modell anpassningar i 2D-avbildningarna REF.
Pix3D: Dataset and Methods for Single-Image 3D Shape Modeling
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}