#306
summarized by : Hiroaki Aizawa
Leveraging 2D Data to Learn Textured 3D Mesh Generation

どんな論文か?

3D supervisionなしに2D画像集合からtextured 3D meshを生成する問題を扱っている.提案するモデルは,カメラポーズと.背景,形状,textureの表現を推測するEncoderと,colored 3d meshを生成するdecoder, 背景のgeneratorからなる.最終的に,微分可能なレンダラーで2D projectionの誤差を取ることから学習される.
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新規性

texture付きの3D shape generationに関する最初の研究であると主張.また3D mesh生成時のself intersectionの問題を解決するmeshの変形方法の提案.

結果

shapeNetによる合成データによる定量評価と,carとbirdクラスの実データでの検証を行っている.著者らはtexture付きの3D shape generationが研究のフォーカスであるので,IS/FID/KIDをつかって,maskの有無,VAEとの比較のみとなっている.剛体対象にはうまく動作しているように思える.

その他(なぜ通ったか?等)