Nya framsteg i konvolutionella neurala nätverk har visat lovande resultat i 3D-form slutförande. Men på grund av GPU-minne begränsningar, dessa metoder kan bara producera låg upplösning utgångar. För att måla 3D-modeller med semantisk rimlighet och kontextuella detaljer introducerar vi en hybridram som kombinerar ett 3D Encoder-Decoder Generative Adversarial Network (3D-ED-GAN) och ett långsiktigt Recurrent Convolutional Network (LRCN). 3D-ED-GAN är ett 3D-konvolutionellt neuralt nätverk utbildat med ett generativt kontradiktoriskt paradigm för att fylla saknade 3D-data i lågupplösning. LRCN antar en återkommande neural nätverk arkitektur för att minimera GPU-minne användning och innehåller en kodare-Dekoder par till en Long Shortterm Memory Network. Genom att hantera 3D-modellen som en sekvens av 2D-skivor omvandlar LRCN en grov 3D-form till en mer komplett och högre upplösningsvolym. Medan 3D-ED-GAN fångar global kontextuell struktur av 3D-formen, LRCN lokaliserar finkorniga detaljer. Experimentella resultat på både verkliga och syntetiska data visar rekonstruktioner från korrupta modeller resulterar i kompletta och högupplösta 3D-objekt.
Dessutom Wang et al. REF introducerade en 3D-ED-GAN för formkomplettering med en korrumperad 3D-scanning som ingång.
Shape Inpainting Using 3D Generative Adversarial Network and Recurrent Convolutional Networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}