Generering av 3D-data från djupa neurala nätverk har fått ökad uppmärksamhet i forskarsamhället. De flesta extanta verk tar till regelbundna representationer såsom volymetriska rutnät eller samlingar av bilder; dock, dessa representationer skymmer den naturliga invarianten av 3D-former under geometriska omvandlingar, och lider också av ett antal andra frågor. I detta dokument tar vi upp problemet med 3D-rekonstruktion från en enda bild, vilket genererar en rak framåt form av utdata -punkt moln koordinater. Tillsammans med detta problem uppstår en unik och intressant fråga, att grundsanningen form för en inmatningsbild kan vara tvetydig. Drivna av denna oortodoxa utgångsform och den inneboende tvetydigheten i grundsanningen designar vi arkitektur, förlustfunktion och inlärningsparadigm som är nya och effektiva. Vår slutliga lösning är en villkorlig form sampler, som kan förutsäga flera rimliga 3D-punktmoln från en ingångsbild. I experiment inte bara kan vårt system överträffa state-of-art metoder på en enda bild baserade 3d återuppbyggnad riktmärken; men det visar också stark prestanda för 3D form slutförande och lovande förmåga att göra flera rimliga förutsägelser.
Fläkt et al. REF istället, förutsäga en 3D-punktsmoln från en RGB, genom att generera flera 3D-former.
A Point Set Generation Network for 3D Object Reconstruction from a Single Image
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}