I detta dokument undersöker vi problemet med att framkalla en fördelning över tredimensionella strukturer med tanke på tvådimensionella vyer av flera objekt tagna ur okända synvinklar. Vårt tillvägagångssätt kallas "projective generative adversarial networks" (Prgans) tränar en djup generativ modell av 3D-former vars prognoser matchar distributionerna av indata 2D-vyer. Tillägget av en projektionsmodul gör att vi kan dra slutsatsen den underliggande 3D-form fördelningen utan att använda någon 3D, synvinkel information, eller annotation under inlärningsfasen. Vi visar att vår strategi producerar 3D-former av jämförbar kvalitet till GANs utbildade på 3D-data för ett antal formkategorier inklusive stolar, flygplan och bilar. Experiment visar också att den lösliga representationen av 2D-former i geometri och synvinkel leder till en bra generativ modell av 2D-former. Den viktigaste fördelen är att vår modell gör att vi kan förutsäga 3D, synvinkel, och generera nya vyer från en ingång bild på ett helt oövervakat sätt.
I REF tränas ett Generativt Adversarial Network (GAN) för att generera 3D-former av olika objekt.
3D Shape Induction from 2D Views of Multiple Objects
{'venue': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}