论文阅读练习（8）
Mesh R-CNN（FRIA，2019）
摘要
目前在2D上系统可以精确检测目标在真实图像中。然而，2D上的预测忽略了3D的结构。当前，3D形状预测多数集中于合成benchmarks和单独目标上。此篇文章整合了这两个方面的优点，提出一个系统，在真实图片上检测目标，并且给每一个检测到的目标一个三角网格，显示其完整的3D形状。这个系统称为Mesh R-CNN，加强版Mask R-CNN，增加一个网格预测支，输出带有不同拓扑结构的网格。首先，预测粗的体素表示，转换成网格，然后用一个图卷积网络精细。在ShapeNet上验证网格预测支，单图像形状预测表现最好。在Pix3D上应用整个的Mesh R-CNN，联合检测目标和预测其3D形状。
问题：2D检测忽略3D结构信息
方法：
结合目标检测和形状检测进展，在Mask R-CNN上加一支做网格检测。
效果：