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在没有3D监督的情况下学习3D对象形状和布局
arXiv.org最近的一篇论文提出了一种从单个图像预测复杂场景中的3D对象形状和布局的方法。它在训练期间不使用地面实况形状或布局，多视图图像中的对象轮廓用于学习。预测3D形状的MeshR-CNN增加了一个布局网络，该网络估计每个对象的3D位置。三个数据集的结果展示了可扩展多视图监督的实用性。该方法可扩展到具有许多对象
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