从单视图轮廓图像重建简单物体的三维结构
计算机视觉与模式识别
2017-01-18 v1
摘要
尽管最近的深度神经网络在从单视图图像进行三维重建方面取得了有前景的结果，但这些依赖于图像中RGB纹理的可用性和作为监督的额外信息。在这项工作中，我们首次提出新颖的堆叠分层网络和端到端训练策略来解决更具挑战性的任务，即从单视图2D轮廓图像进行三维重建。我们证明我们的模型能够在质量和数量上从单视图轮廓图像进行三维重建。使用ShapeNet进行单视图重建评估，并与单个网络进行比较，以突出所提出的堆叠网络和端到端训练策略所获得的改进。此外，以IoU形式的三维重建与从单视图RGB图像的最新三维重建进行比较，所提出的模型实现了比从单视图RGB图像的最新重建更高的IoU。
引用
@article{arxiv.1701.04752,
title = {3D Reconstruction of Simple Objects from A Single View Silhouette Image},
author = {Xinhan Di and Pengqian Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.04752},
year = {2017}
}
备注
Submitted Nov 2016