Abstrakt. Inspirerad av de senaste framgångarna med metoder som använder form tidigare för att uppnå robusta 3D rekonstruktioner, föreslår vi en ny återkommande neurala nätverk arkitektur som vi kallar 3D Recurrent Reconstruction Neural Network (3D-R2N2). Nätverket lär sig en kartläggning från bilder av objekt till deras underliggande 3D-former från en stor samling syntetiska data [1]. Vårt nätverk tar i en eller flera bilder av en objekt instans från godtyckliga synvinklar och resulterar en rekonstruktion av objektet i form av en 3D beläggning rutnät. Till skillnad från de flesta av de tidigare verken kräver vårt nätverk inga bildanteckningar eller objektklassetiketter för utbildning eller testning. Vår omfattande experimentella analys visar att vår rekonstruktionsram i) överträffar de centrala metoderna för ensidig rekonstruktion, och ii) möjliggör 3D-rekonstruktion av objekt i situationer då traditionella SFM/SLAM-metoder misslyckas (på grund av brist på textur och/eller bred baslinje).
REF föreslår ett nytt återkommande nätverk för att kartlägga bilder av objekt till 3D-former.
3D-R2N2: A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}