Övervakad 3D-rekonstruktion har bevittnat betydande framsteg genom användning av djupa neurala nätverk. Denna ökning av prestandan kräver dock storskaliga noteringar av 2D/3D-data. I denna uppsats utforskar vi billig 2D-övervakning som ett alternativ till dyra 3D CAD-anmärkningar. Speciellt använder vi förgrundsmasker som svag övervakning genom ett raytrace pooling lager som möjliggör perspektiv projektion och backpropagation. Eftersom 3D-rekonstruktionen från masker är ett illa ställt problem föreslår vi dessutom att 3D-rekonstruktionen begränsas till det mångfaldiga av omärkta realistiska 3D-former som matchar maskobservationer. Vi visar att lära sig en log-barrier lösning på detta begränsade optimeringsproblem liknar GAN-målet, vilket möjliggör användning av befintliga verktyg för utbildning GANs. Vi utvärderar och analyserar den mångahanda begränsade rekonstruktionen på olika dataset för enkel- och multi-view rekonstruktion av både syntetiska och verkliga bilder.
Gwak m.fl. REF utforskade billig 2D-övervakning som ett alternativ till dyra 3D CAD-anmärkningar, använda förgrundsmasker som svag övervakning genom ett samlingsskikt för strålspårning som möjliggör perspektivprojicering och backpropagation.
Weakly Supervised 3D Reconstruction with Adversarial Constraint
{'venue': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}