Completing 3D Object Shape from One Depth Image

Abstract
Our goal is to recover a complete 3D model from a depth
image of an object. Existing approaches rely on user interaction
or apply to a limited class of objects, such as chairs.
We aim to fully automatically reconstruct a 3D model from
any category. We take an exemplar-based approach: retrieve
similar objects in a database of 3D models using
view-based matching and transfer the symmetries and surfaces
from retrieved models. We investigate completion of
3D models in three cases: novel view (model in database);
novel model (models for other objects of the same category
in database); and novel category (no models from the category
in database).

私たちの目的は完全な3Dモデルを深度画像から復元することです。既存の方法では(結果が)ユーザーに依拠したり限られたクラスのオブジェクトにのみ適用することができました。私たちの狙いは、どんなカテゴリーからでも完全に自動的に3Dモデルを復元することです。私たちは、ビューベースのマッチングを使用して3Dモデルのデータベース内の同様のオブジェクトを検索し、検索されたモデルから対称性および外観を転送するという、典型的な方法をとります。また以下の3つの場合で3Dモデルの完成を調べます。
novel view:データベースのモデル
novel model:データベース内の同様なカテゴリー内の他のオブジェクトモデル
novel category:データベースのカテゴリーにはないモデル

plane-netで得られた深度マップはkinectなどで得られたものと比較してどうなんだろう...
オブジェクトに限っていそう前景の再現性は...?