....................................... Med en enda bild, använder vårt ramverk en convolutional autoencoder för att extrahera bildens latenta utrymme, z, som används för att klassificera den till ett index, c, med hjälp av en multi-etikett klassificerare och regressera den till en kompakt form parametrization med hjälp av en feedforward nätverk. Vi använder en graf inbäddning, G, som kompakt representerar 3D mesh objekt för att rekonstruera 3D-modellen. För det första, det uppskattade indexet, c, väljer den närmaste 3D-modellen till bilden från grafen. För det andra deformeras den valda modellen genom de uppskattade parametrarna – friformsdeformation (FFD), (P) och glesa linjära kombinationsparametrar (dvs. α's). Ursprunglig hänvisning till den nationella lagstiftningen: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningens innehåll: Den nationella lagstiftningen. I detta exempel, är modell 1 vald (pilar 1 och 2), FFD tillämpas sedan (pilar 3 och 4), och slutligen den linjära kombinationen med noderna 3, 4, 5, 6 och 7 (blå pilar på grafen som indikerar modellerna i tät korrespondens med nod 1) utförs (pil 5) för att rekonstruera den slutliga 3D mesh modellen (pil 6). En utmaning som fortfarande är öppen i 3D djupinlärning är hur man effektivt representerar 3D-data för att mata djupa nätverk. Nya verk har förlitat sig på volymetriska eller punktmoln representationer, men sådana metoder lider av ett antal frågor såsom beräknings komplexitet, oordnade data, och brist på finare geometri. Detta dokument visar att en maska representation (dvs. Vertices och ansikten för att bilda polygonala ytor) kan fånga finkornig geometri för 3D rekonstruktion uppgifter. Ett nät är dock också ostrukturerade data som liknar punktmoln. Vi tar itu med detta problem genom att föreslå en inlärningsram för att dra slutsatser om parametrarna för en kompakt maskstorlek snarare än att lära av själva maskan. Denna kompakta representation kodar ett mesh med hjälp av friformsdeformation och en gles linjär kombination av modeller som gör att vi kan rekonstruera 3D-maskor från enstaka bilder. I motsats till tidigare arbete förlitar vi oss inte på silhuetter och landmärken för att utföra 3D-rekonstruktion. Vi utvärderar vår metod på syntetiska och verkliga dataset med mycket lovande resultat. Vårt ramverk rekonstruerar effektivt 3D-objekt på ett lågdimensionellt sätt samtidigt som de viktiga geometriska aspekterna bevaras.
Image2Mesh REF lär sig parametrar för friformsdeformation av en basmodell.
Image 2 Mesh : A Learning Framework for Single Image 3 D Reconstruction