completionを行った最初の研究。学習のためにSUNCGデータセットを作成。probabilityを推論RGBは使わない。depthのエンコードもただ単にTSDFを使うだけではない。値の変化が物体表面だけで起こるように工夫。勾配的にはこっちのほうが良いでしょう。Convを使って受容野を拡大し、より多くのコンテキストを拾えるようにすることで精度を向上させる。templateの頂点位置を移動させる事で再構成を行う。Meshはエッジとノードから成るので実質グラフ。ノードの数を増やしてmeshとしての解像度を高める。頂点の位置に対応した画像の特徴量と、前のレイヤーのグラフの頂点の位置と特徴量を使って変形。頂点と画像の位置合わせにカメラパラメータが必要。グラフの解像度の上げ方。エッジの途中に新しいノードを作成。新しく作成したノードどうしをエッジで接続する。単一画像からの3Dの構造の復元。3Dの構造物を立方体の組み合わせで表現。階層構造になった表現で復元されるため、パーツ間の関係が分かる。RvNNと呼ばれるデコーダ部分の基本的な作りは同じ。この研究はエンコーダ部分を画像用に挿げ替えた感じ。[10]28マスクを推論することで構造を理解しやすくなるDomain-adaptationがしやすくなる効果も。全体の特徴量と細かな特徴を別々に抽出。構造の接続、対称性などが考慮されている。ベースになってるGRASS[11]のお話。[10]30RvNNの構造Boxのパラメータ。spaceに落とし込めればOK。Convでvoxelのような離散化した形でoccupancyを推論していたが、この研究では実数値(連続)を入力にoccupancyを推論。decoderモデル。objectを取り出すか。閾値に従って境界面を見つけていく。新たな境界面が判明...というのをN回やる。最終的に高い解像度での境界面が得られる。