Octree Generating Networks: 효율적인 고해상도 3D 출력을 위한 합성곱 신경망 구조

우리는 계산과 메모리 효율성을 높이기 위해 옥트리 표현을 사용하는 깊은 컨볼루션 디코더 아키텍처를 제시합니다. 이 네트워크는 옥트리의 구조와 개별 셀의 점유 값을 예측하도록 학습됩니다. 이로 인해 3D 형태 생성에 있어 특히 유용한 기술이 됩니다. 일반적인 복셀 그리드에서 작동하는 표준 디코더와 달리, 이 아키텍처는 세제곱 복잡도를 갖지 않습니다. 이는 제한된 메모리 예산으로도 훨씬 더 높은 해상도의 출력을 표현할 수 있게 합니다. 우리는 3D 컨볼루션 오토인코더, 고차원 표현에서 객체 및 전체 장면 생성, 단일 이미지로부터 형태 추출 등 여러 응용 분야에서 이를 시연합니다.