論文の概要: Flow-based GAN for 3D Point Cloud Generation from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04072v1
• Date: Sat, 8 Oct 2022 17:58:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-11 17:18:52.969021
• Title: Flow-based GAN for 3D Point Cloud Generation from a Single Image
• Title（参考訳）: 単一画像からの3次元点雲生成のためのフローベースGAN
• Authors: Yao Wei, George Vosselman and Michael Ying Yang
• Abstract要約: 本稿では,任意の解像度の点群をサンプリングするためのフローベース明示的生成モデルを継承する,ハイブリッドな明示的生成モデルを提案する。 大規模合成データセットShapeNetについて評価し,提案手法の優れた性能を示す実験結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.04710129379503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating a 3D point cloud from a single 2D image is of great importance for 3D scene understanding applications. To reconstruct the whole 3D shape of the object shown in the image, the existing deep learning based approaches use either explicit or implicit generative modeling of point clouds, which, however, suffer from limited quality. In this work, we aim to alleviate this issue by introducing a hybrid explicit-implicit generative modeling scheme, which inherits the flow-based explicit generative models for sampling point clouds with arbitrary resolutions while improving the detailed 3D structures of point clouds by leveraging the implicit generative adversarial networks (GANs). We evaluate on the large-scale synthetic dataset ShapeNet, with the experimental results demonstrating the superior performance of the proposed method. In addition, the generalization ability of our method is demonstrated by performing on cross-category synthetic images as well as by testing on real images from PASCAL3D+ dataset.
• Abstract（参考訳）: 単一の2D画像から3Dポイントクラウドを生成することは、3Dシーン理解アプリケーションにとって非常に重要である。 画像に示される物体の3次元形状全体を再構築するために、既存のディープラーニングベースのアプローチでは、点雲の明示的または暗黙的な生成モデルを用いている。 本研究では,任意の解像度で点雲をサンプリングするためのフローベースの明示的生成モデルを継承し,暗黙的生成逆ネットワーク (gans) を活用し,点雲の詳細な3次元構造を改善することにより,この問題を軽減することを目的とする。 大規模合成データセットShapeNetについて評価し,提案手法の優れた性能を示す実験結果を得た。 さらに,PASCAL3D+データセットから得られた実画像と,クロスカテゴリ合成画像を用いて,本手法の一般化能力を実証した。

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