2020)https://dl.acm.org/doi/10.1145/3444685.3446275とかやってます。0から復元する手法/不完全なスキャンや欠損のある物体の穴埋めする手法が存在。cloudなどいろいろ。(三次元空間上の場)の何某かを予測するもの。renderingを用いるもの。templateを用いるもの。オブジェクトのクラスは分類したりしなかったり。シーンの三次元再構成。シーン内の物体はもちろん、壁や床なども。入力はRGB/RGB-D、もしくは複数のRGB-DをFusionしたものが多い。completionと違ってクラス分類は必須。出力はだいたいボクセル。Retrievalやalignmentなどが結構身近なところにある。completionはインスタンスは区別しない。completionはインスタンスレベルで認識。オブジェクトの向きなども推論したりする。objectの重なり具合。2DのIoUのそのままんま3次元版。一方のobjectの表面からもう一方のmeshの表面までの最短距離の平均。距離、と言っているわりに計算方法の都合上、object表面AからBとBからAで値が一致しなかったりする。良くある他のタスクと同じ。アノテーション付き1449枚のRGB-D屋内画像。ピクセルレベルのオブジェクトレベルのクラスアノテーション。アノテーションされている。大量のラベル付きCADモデル。デファクトスタンダード。completionの場合はだいたいコレ。ベンチには3D-R2N2でvolumetric/renderingしたものが良く使われる。2015)の論文で発表されたデータセット。使われている印象がない。Imageのために構築された屋内CGデータセット。ひと昔前の論文ではよく使用されているものの、公開停止されている。RGB-Dを撮影して、Fusionすることで屋内の三次元形状データセットを作成。インスタンスレベルでクラスがアノテーションされている。一部にはCADのアライメントのアノテーション。3Dモデルとそれが写っている実写の画像のデータセット。画像と3Dモデル間には姿勢等がアノテーションされているため、ピクセルレベルの位置合わせが可能。objects(というデータセット)も使われている。ScanNetのシーンデータセット中の家具領域にShapeNetのCADモデルを手動でalignしたデータセット。シーン内のモデルとCADモデルは完全に一致してはいない。depthの表面だけではないのでcompletion系にも使われたり。Networkを使用。損失関数じゃなくてエネルギー関数が登場する。このあたりは今でも通じる所がある。completionを行う研究。1枚以上の画像を入力にとり、精度向上を図る。Convで得られた特徴量は各セルに入力される。3D-LSTMは各セルの数だけ存在する。解像度がN3の場合、N3個の3D-LSTMが存在する。