Reconstruction of a 3D model from a single image

Abstract

Архитектура нейронной сети сформулирована и реализована на основе анализа существующих эталонных методов в области трехмерной реконструкции на основе одного изображения. В качестве сложного примера модель обучается на наборе данных, посвященном предметам гардероба. Была проведена работа по подготовке данных для обучения. Было проведено исследование по выбору гиперпараметров и конфигурации сетевой архитектуры. Представлены результаты сравнения существующих подходов с разработанным.

The neural network architecture is formulated and implemented based on the analysis of existing reference methods in the field of three-dimensional reconstruction based on a single image. As a complex example, the model is trained on a dataset dedicated to wardrobe items. Work was carried out to prepare data for training. A study was conducted on the choice of hyperparameters and the configuration of the network architecture. The results of comparing the existing approaches with the developed ones are presented.