3D-R2N2: A unified approach for single and multi-view 3D object reconstruction （softmax CE）

输入：1或多张单个物体任意视角的图片 （encode成一个latent code）
输出：3D occupancy grid （323232）
loss: sum of voxel-wise 交叉熵。（虽然代码和这个有差别）

官方代码：

非官方torch代码：

Learning a predictable and generative vector representation for objects （sigmoid CE + embedding）

https://rohitgirdhar.github.io/GenerativePredictableVoxels/

• 输入二维图像，输出体素。
• train的时候，用两个loss监督：
  • 体素结果的sigmoid cross entropy loss
  • 中间用一个auto encoder 来监督enbedding。（test的时候不用这个）
• 分辨率：202020

关于autoencoder的ablation study：
第16页， table 2 （FIg.7 里面其实没有消融实验, supllementary 里面也没有图）

网络结构：

Perspective transformer nets: Learning single-view 3D object reconstruction without 3D supervision

Hierarchical Surface Prediction

DLGAN：

输入单目深度图，输出体素。

方法：

左上：用AE来学习GT 3d voxel grid 的 latent code。
左中：3D EDGAN对输入的2.5D voxel grid 学习latent code，然后decode出3D grid。 其中监督用到latent code loss (用上一步的Gt latent code监督）， depth loss：希望生成的结果和input的deapth相符（右上）， GAN loss：生成的结果和GT 一起投入GAN。
右中：ELM：将结果二值化。传统方法是用阈值来二值化，但这样不太好，难以联系邻居的情况，做不到local continuity。这一部的loss是L1距离。

• EDGAN： 从2.5D voxel grid 得到latent vector
  • GAN loss
  • latent vector loss：用AE从GT学到latent vector来监督我们从输入数据学到的latent vector
  • depth loss： 用输入的2.5D数据监督这一步生成的3D voxel网格
• ELM （Extreame learning machine）将float的3D voxel二值化。有一个binary reconstruction loss。（一范数）

3D GAN： learning a probabilistic latent space of object shapes via 3D generative-advesarial modeling

就只有GAN loss。
generator是 kernal size是4，stride2，batch norm and ReLU
discrininator几乎一样，但用Leaky ReLU。

这是generator。z是长度为z_size的latent code。
以下顺序都是B，C，XYZ，
先reshape一下，变成 B, z_size, 1,1,1

然后第一个反卷积，得到B, 512,4，4,4
最后就变成了B，1,64，64，64,64

显然我需要加一层。
100,64,32,32
100,32,64,64,64
100,1,128,128,128
这样就可以了。