Weakly supervised 3D Reconstruction with Adversarial Constraint

Supervised 3D reconstruction has witnessed a significant progress through the use of deep neural networks. However, this increase in performance requires large scale annotations of 2D/3D data. In this paper, we explore inexpensive 2D supervision as an alternative for expensive 3D CAD annotation. Specifically, we use foreground masks as weak supervision through a raytrace pooling layer that enables perspective projection and backpropagation. Additionally, since the 3D reconstruction from masks is an ill posed problem, we propose to constrain the 3D reconstruction to the manifold of unlabeled realistic 3D shapes that match mask observations. We demonstrate that learning a log-barrier solution to this constrained optimization problem resembles the GAN objective, enabling the use of existing tools for training GANs. We evaluate and analyze the manifold constrained reconstruction on various datasets for single and multi-view reconstruction of both synthetic and real images

SEGCloud: Semantic Segmentation of 3D Point Clouds

3D semantic scene labeling is fundamental to agents operating in the real world. In particular, labeling raw 3D point sets from sensors provides fine-grained semantics. Recent works leverage the capabilities of Neural Networks (NNs), but are limited to coarse voxel predictions and do not explicitly enforce global consistency. We present SEGCloud, an end-to-end framework to obtain 3D point-level segmentation that combines the advantages of NNs, trilinear interpolation(TI) and fully connected Conditional Random Fields (FC-CRF). Coarse voxel predictions from a 3D Fully Convolutional NN are transferred back to the raw 3D points via trilinear interpolation. Then the FC-CRF enforces global consistency and provides fine-grained semantics on the points. We implement the latter as a differentiable Recurrent NN to allow joint optimization. We evaluate the framework on two indoor and two outdoor 3D datasets (NYU V2, S3DIS, KITTI, Semantic3D.net), and show performance comparable or superior to the state-of-the-art on all datasets.Comment: Accepted as a spotlight at the International Conference of 3D Vision (3DV 2017

When Eyes Like Yours Looked Into Eyes Like Mine

https://digitalcommons.library.umaine.edu/mmb-vp/3412/thumbnail.jp

A importância dos sistemas de impermeabilização na durabilidade das estruturas

A relevante quantidade de patologias ligadas a infiltrações de água em nossas edificações verticais imobiliárias são incompatíveis com os níveis e estágios avançados de inovações tecnológicas, desenvolvimento e racionalização que a construção civil tem vivido nos últimos anos. Este fator associado à realidade de um mercado altamente competitivo, e ainda ao elevado grau de exigência dos consumidores que é progressiva desde o advento do código de defesa do consumidor, devem ou deveriam fazer os empreendedores/ construtores refletirem seriamente sobre a forma e momento em que se pensa no item impermeabilização em seus empreendimentos. Esse trabalho tem como objetivo, apresentar os prejuízos/problemas causados pela ausência de um especialista de impermeabilização já na fase de execução dos projetos de uma equipe multidisciplinar, com ênfase, aos danos gerados a estrutura das edificações (especialmente corrosão de armaduras) e da mesma forma mostrar que essa presença pode ao menos minimizar muitas dessas patologias que quase sempre possui soluções simples quando pensadas no momento e local adequado, ou seja, na etapa de projeto. Foi utilizado para elaboração do artigo, um banco de dados referente a analise de 22 edificações, todos eles localizados na Região Metropolitana do Recife – Brasil, e sendo os empreendimentos com entrega recente, ou seja, inferior a 5 (cinco) anos. Os resultados obtidos indicam a importância do tema, mostrando que gestão da impermeabilização, desde a fase inicial do empreendimento (projetos) é fundamental para durabilidades da estrutura.Tópico 6: Patrimonio Urbano de los siglos XVIII al XX. Técnicas de Limpieza y de Conservación