Abstrakt. Med tanke på en eller flera bilder av ett objekt (eller en scen), är det möjligt att syntetisera en ny bild av samma instans som observerats ur ett godtyckligt perspektiv? I detta dokument försöker vi ta itu med detta problem, som kallas ny synsyntes, genom att omforma det som en pixelkopieringsuppgift som undviker de ökända svårigheterna att generera pixlar från grunden. Vår strategi bygger på observationen att det visuella utseendet av olika vyer av samma instans är mycket korrelerat. En sådan korrelation kan uttryckligen läras genom att träna ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att förutsäga utseende flöden -2-D koordinatvektorer som anger vilka pixlar i ingångsvyn som kan användas för att rekonstruera målvyn. Vi visar att vår strategi för både objekt och scener kan generera syntetiserade vyer av högre kvalitet med skarp textur och gränser än tidigare CNN-baserade tekniker. Bilda. 1................................................................ Med tanke på en ingångsvy av ett objekt (vänster) eller en scen (höger), är vårt mål att syntetisera nya vyer av samma instans som motsvarar olika kameraomvandlingar (Ti). Vår metod baserad på lärande utseende flöden kan generera resultat av högre kvalitet än den tidigare metoden som direkt ger pixlar i målvyn [1].
Istället för att syntetisera pixlar från grunden, andra verk utforskar med hjälp av CNNs för att förutsäga utseende flöde REF.
View Synthesis by Appearance Flow
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}