Djupa generativa arkitekturer ger ett sätt att modellera inte bara bilder utan också komplexa, 3-dimensionella objekt, såsom punktmoln. I detta arbete presenterar vi en ny metod för att få meningsfulla representationer av 3D-former som kan användas för utmanande uppgifter inklusive 3D-poänggenerering, rekonstruktion, kompression och klusterbildning. I motsats till befintliga metoder för 3D-punktsmolngenerering som utbildar separata frikopplade modeller för representationsinlärning och generering, är vår strategi den första endto-end-lösningen som gör det möjligt att samtidigt lära sig ett latent utrymme för representation och generera 3D-form ur den. Dessutom är vår modell kapabel att lära sig meningsfulla kompakta binära deskriptorer med kontradiktorisk träning som genomförs på ett latent utrymme. För att uppnå detta mål, utökar vi en djup Adversarial Autoencoder modell (AAE) för att acceptera 3D-input och skapa 3D-utgång. Tack vare vår end-to-end träningsregim får den resulterande metoden 3D Adversarial Autoencoder (3dAAE) antingen binärt eller kontinuerligt latent utrymme som täcker en mycket större del av träningsdatadistributionen. Slutligen visar vår kvantitativa utvärdering att 3dAAE ger toppmoderna resultat för 3D-punkters klusterering och 3D-objekthämtning.
Upphovsmän till REF tillhandahåller intressant variation av kontradiktoriska autoenkoder för att generera 3D-punktmoln.
Adversarial autoencoders for compact representations of 3D point clouds
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}