Att förstå 3D-världen är ett grundläggande problem i datorseendet. Att lära sig en bra representation av 3D-objekt är dock fortfarande ett öppet problem på grund av datans höga dimensionalitet och många faktorer som påverkar variationen. I detta arbete undersöker vi uppgiften av singel-vy 3D objektrekonstruktion ur en lärande agent perspektiv. Vi formulerar inlärningsprocessen som en interaktion mellan 3D- och 2D-representationer och föreslår en kodare-dekoder nätverk med en ny projektionsförlust definieras av perspektivet omvandling. Ännu viktigare, projiceringsförlusten möjliggör oövervakad inlärning med 2D observation utan explicit 3D övervakning. Vi demonstrerar modellens förmåga att generera 3D-volym från en enda 2D-bild med tre uppsättningar experiment: (1) lärande från enklassobjekt; (2) lärande från flerklassobjekt och (3) testning på nya objektklasser. Resultat visar överlägsen prestanda och bättre generalisering förmåga för 3D-objekt rekonstruktion när projektionsförlusten är inblandad.
Yan och al. REF undersökte uppgiften av singel-vy 3D objektrekonstruktion ur en lärande agent perspektiv.
Perspective Transformer Nets: Learning Single-View 3D Object Reconstruction without 3D Supervision
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}