リアル画像に適用していい感じの精度が得られている。R-CNNはPix3Dでも実験。詳細なMeshを生成。templateを生成Pixel2Mesh同様GCNで頂点位置をrefinePixel2Mesh同様Meshの頂点位置に対応する画像の特徴量を活用Pixel2Meshを知っていれば理解は簡単。群をサンプリングしてロスを取る。エッジ損失を加える事でself-intersectionがだいぶ防げる。最高精度出すにはエッジ損失は邪魔。アプリとかに使うにはbestじゃなくてprettyの方が良い。Digitization系で続編(?)がいろいろある。surfaceとtexture(頂点カラー)の両方を推論。Networksと同様の陰関数表現。meshの抽出とかは概ね同じ。複数画像の入力にシンプルに対応。Globalな特徴ではなく、ピクセルレベルで一致するところから特徴量を拾ってくる。複数入力していくと精度が良くなる。Completionを同時に学習する事でdetectionの精度を超える。oral)と同じ著者。geometryの推論おおよその処理の流れ。[15]48おおよその処理の流れ。baseの物体検出2回のRPNはそれぞれAnchorのサイズが違う。要するに各グリッドに対応するピクセルをカメラ行列を用いて計算。微分可能Cropした領域のボクセル単位のoccupancyを推論。Scan2CADで学習した結果。stageで複数オブジェクトの再構成を達成。既存の研究では単一オブジェクトをオブジェクト座標系で復元していた。Poolingなど無しに相対位置を保持したまま復元。Convの良さがいい感じに融合してる。最終的なボクセルの出力が1283とした場合、ネットワークの出力は643でも、offsetをconditionとして入れて8回推論することで最終的な1283のボクセルを得る。分かりずらい図だと思いますが...。いままで3D->2Dの逆変換をエンコーダに頼っていた。その知識をネットワークに利用。発想はPixel2MeshやPIFuとほとんど同じ。Voxel-wiseにクロスエントロピーなどを取らず、IoUをロスとして使ってしまえ、というアイディア。実際精度に多少貢献している。複数オブジェクトの相対位置を保持したまま復元できている事が確認できる。リアルなデータセットであるPix3Dでも良さげな生成結果が。