Vi presenterar ett konvolutionellt nätverk som kan generera bilder av ett tidigare osynligt objekt från godtyckliga synvinklar med en enda bild av detta objekt. Inmatningen till nätverket är en enda bild och den önskade nya synvinkeln; utmatningen är en vy över objektet från denna önskade synvinkel. Nätverket är utbildat på renderingar av syntetiska 3D-modeller. Det lär sig en implicit 3D-representation av objektklassen, vilket gör det möjligt att överföra form kunskap från träningsinstanser till en ny objekt instans. Förutom färgbilden kan nätverket också generera djupkartan för ett objekt från godtyckliga synvinklar. Detta gör att vi kan förutsäga 3D-punktmoln från en enda bild, som kan sammanfogas till en yta mesh. Vi experimenterade med bilar och stolar. Även om nätverket är utbildat på artificiell data, generaliserar det väl till objekt i naturliga bilder utan några ändringar.
Tatarkenko m.fl. REF utvecklade ett konvolutionsnätverk för att syntetisera osynliga 3D-vyer från en enda bild och demonstrerade de syntetiserade bilderna kan användas för att rekonstruera 3D-form.
Single-view to Multi-view: Reconstructing Unseen Views with a Convolutional Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}