論文の概要: Learning to Detect 3D Reflection Symmetry for Single-View Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10042v1
- Date: Wed, 17 Jun 2020 17:58:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 20:09:59.788774
- Title: Learning to Detect 3D Reflection Symmetry for Single-View Reconstruction
- Title（参考訳）: 単視点再構成のための3次元反射対称性の学習
- Authors: Yichao Zhou, Shichen Liu, Yi Ma
- Abstract要約: 単一のRGB画像からの3D再構成は、コンピュータビジョンにおいて難しい問題である。
従来の手法は通常データ駆動であり、不正確な3次元形状の復元と限定的な一般化能力をもたらす。
本稿では,人造物体によく見られる反射対称性の鏡面を初めて検出し,その対称性の画素内対応を見いだして深度マップを予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.14605731030579
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D reconstruction from a single RGB image is a challenging problem in
computer vision. Previous methods are usually solely data-driven, which lead to
inaccurate 3D shape recovery and limited generalization capability. In this
work, we focus on object-level 3D reconstruction and present a geometry-based
end-to-end deep learning framework that first detects the mirror plane of
reflection symmetry that commonly exists in man-made objects and then predicts
depth maps by finding the intra-image pixel-wise correspondence of the
symmetry. Our method fully utilizes the geometric cues from symmetry during the
test time by building plane-sweep cost volumes, a powerful tool that has been
used in multi-view stereopsis. To our knowledge, this is the first work that
uses the concept of cost volumes in the setting of single-image 3D
reconstruction. We conduct extensive experiments on the ShapeNet dataset and
find that our reconstruction method significantly outperforms the previous
state-of-the-art single-view 3D reconstruction networks in term of the accuracy
of camera poses and depth maps, without requiring objects being completely
symmetric. Code is available at https://github.com/zhou13/symmetrynet.
- Abstract（参考訳）: 単一のRGB画像からの3D再構成は、コンピュータビジョンにおいて難しい問題である。
従来の手法は通常データ駆動であり、不正確な3d形状復元と限定的な一般化能力をもたらす。
本研究では,オブジェクトレベルの3次元再構成に着目し,まず人工物体に共通に存在する反射対称性の鏡面を検出し,その画像内画素間の対応を見出すことで深度マップを予測する,幾何学ベースのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。
本手法は,多視点ステレオプシスで使用される強力なツールであるプレーンスウィープコストボリュームを構築することで,試験時間における対称性からの幾何学的手がかりを十分に活用する。
われわれの知る限り、これは単画像3D再構成の設定におけるコストボリュームの概念を用いた最初の作品である。
筆者らは,シェープネットデータセットを広範囲に実験した結果,カメラのポーズと深度マップの精度において,対象が完全に対称である必要がなく,従来の最先端のsingle-view 3dレコンストラクションネットワークを大きく上回ることを見出した。
コードはhttps://github.com/zhou13/symmetrynetで入手できる。
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