Abstract-Vi tar itu med problemet med helautomatisk objekt lokalisering och rekonstruktion från en enda bild. Detta är både ett mycket utmanande och mycket viktigt problem som fram till nyligen har fått begränsad uppmärksamhet på grund av svårigheter att segmentera objekt och förutsäga deras poser. Här drar vi nytta av den senaste tidens framsteg när det gäller att lära sig konvolutionella nätverk för objektdetektering och segmentering och inför ett kompletterande nätverk för uppgiften att förutsäga kamerans synvinkel. Dessa prediktorer är mycket kraftfulla, men ändå inte perfekta med tanke på de stränga kraven på form rekonstruktion. Vårt huvudsakliga bidrag är en ny klass av deformerbara 3D-modeller som robust kan monteras på bilder baserade på bullriga pose- och siluettberäkningar som beräknas uppströms och som kan läras direkt från 2D-anteckningar som finns i objektdetekteringsdata. Våra modeller fångar information uppifrån och ner om de viktigaste globala formvariationerna inom en klass som ger en "lågfrekvent" form. För att fånga fina instans-specifika formdetaljer, smälter vi ihop den med en högfrekvent komponent som återvinns från skuggande färger. En omfattande kvantitativ analys och ablation studie av PASCAL 3D+ datauppsättning validerar metoden eftersom vi visar helt automatiska rekonstruktioner på PASCAL VOC samt stora förbättringar av uppgiften att synvinkel förutsägelse.
Tulsiani m.fl. REF kombinerar objekt lokalisering och rekonstruktion från en enda bild med CNNs för detektion och segmentering, och synvinkel uppskattning.
Learning Category-Specific Deformable 3D Models for Object Reconstruction
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}