Server Side Skeleton Reconstruct

對想尋找的家具拍照，上傳至後端 Server 進行比對與骨架重建的動作，在骨架重建部分這裡使用了 3DINN structure，同樣是三段式訓練架構，差別是 Intrinsic properties 則是利用 2D keypoints 作為 Intermediate 來還原骨架數據。 此外根據家具類型的不同，我們也額外套用 Base shape 來提高預測速度與精準度，由於家具都具備其基本形狀(如椅子就是由椅背、坐墊、四肢椅腳所構成)，僅在骨架長度、間距、擺角上有所差異，因此還原時便能從一個大致結果開始、針對 Keypoint 細節再做微調，比起從零開始預測能得到更優良的成果。