論文の概要: Convolutional Occupancy Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04618v2
• Date: Sat, 1 Aug 2020 20:38:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 21:11:58.330828
• Title: Convolutional Occupancy Networks
• Title（参考訳）: 畳み込み型占有ネットワーク
• Authors: Songyou Peng, Michael Niemeyer, Lars Mescheder, Marc Pollefeys, Andreas Geiger
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクトと3Dシーンの詳細な再構築のための,より柔軟な暗黙的表現である畳み込み機能ネットワークを提案する。 畳み込みエンコーダと暗黙の占有デコーダを組み合わせることで、帰納的バイアスが組み込まれ、3次元空間における構造的推論が可能となる。 実験により,本手法は単一物体の微細な3次元再構成,大規模屋内シーンへのスケール,合成データから実データへの一般化を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.48287716452002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, implicit neural representations have gained popularity for learning-based 3D reconstruction. While demonstrating promising results, most implicit approaches are limited to comparably simple geometry of single objects and do not scale to more complicated or large-scale scenes. The key limiting factor of implicit methods is their simple fully-connected network architecture which does not allow for integrating local information in the observations or incorporating inductive biases such as translational equivariance. In this paper, we propose Convolutional Occupancy Networks, a more flexible implicit representation for detailed reconstruction of objects and 3D scenes. By combining convolutional encoders with implicit occupancy decoders, our model incorporates inductive biases, enabling structured reasoning in 3D space. We investigate the effectiveness of the proposed representation by reconstructing complex geometry from noisy point clouds and low-resolution voxel representations. We empirically find that our method enables the fine-grained implicit 3D reconstruction of single objects, scales to large indoor scenes, and generalizes well from synthetic to real data.
• Abstract（参考訳）: 近年、暗黙の神経表現が学習に基づく3D再構成で人気を集めている。 有望な結果を示す一方で、ほとんどの暗黙的なアプローチは単一のオブジェクトの単純な幾何学に限られており、より複雑で大規模なシーンにスケールしない。 暗黙的手法の鍵となる制限要因は、観察中に局所的な情報を統合したり、翻訳等価性のような帰納的バイアスを組み込むことができない、単純な完全連結ネットワークアーキテクチャである。 本稿では,オブジェクトと3Dシーンの詳細な再構築のための,より柔軟な暗黙的表現である畳み込みネットワークを提案する。 畳み込みエンコーダと暗黙の占有デコーダを組み合わせたモデルでは,帰納的バイアスが組み込まれ,3次元空間における構造化推論が可能となる。 ノイズ点雲と低分解能ボクセル表現から複素幾何を再構成することにより,提案表現の有効性を検討する。 実験により,本手法は単一物体の微細な3次元再構成,大規模屋内シーンへのスケール,合成データから実データへの一般化を可能にした。

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