スタンフォード大学やGoogleら、屋内シーンの深度データを入力に、CNNを用いて欠落部分を推定、ラベル付きボクセルの3Dモデルを生成する手法を発表

スタンフォード大学やGoogleら、屋内シーンの深度データを入力に、CNNを用いて欠落部分を推定、ラベル付きボクセルの3Dモデルを生成する手法を発表 2018-06-26 スタンフォード大学、ブラウン大学、Google、DeepMind、ミュンヘン工科大学の研究者らは、シーンの3Dスキャンを入力に、CNN（convolutional neural network）を用いて欠落部分を推定し、ラベルが付いたボクセルベースの3Dモデルを生成する手法「ScanComplete」を発表しました。 論文：ScanComplete: Large-Scale Scene Completion and Semantic Segmentation for 3D Scans 著者：Angela Dai, Daniel Ritchie, Martin Bokeloh, Scott Reed, Jürgen Stu