論文の概要: Pix2Surf: Learning Parametric 3D Surface Models of Objects from Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07760v1
• Date: Tue, 18 Aug 2020 06:33:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 21:29:35.356637
• Title: Pix2Surf: Learning Parametric 3D Surface Models of Objects from Images
• Title（参考訳）: Pix2Surf:画像から物体のパラメトリック3次元表面モデルを学ぶ
• Authors: Jiahui Lei, Srinath Sridhar, Paul Guerrero, Minhyuk Sung, Niloy Mitra, Leonidas J. Guibas
• Abstract要約: 1つ以上の視点から見れば、新しいオブジェクトの3次元パラメトリック表面表現を学習する際の課題について検討する。 ビュー間で一貫した高品質なパラメトリックな3次元表面を生成できるニューラルネットワークを設計する。 提案手法は,共通対象カテゴリからの形状の公開データセットに基づいて,教師と訓練を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.53227129573293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the problem of learning to generate 3D parametric surface representations for novel object instances, as seen from one or more views. Previous work on learning shape reconstruction from multiple views uses discrete representations such as point clouds or voxels, while continuous surface generation approaches lack multi-view consistency. We address these issues by designing neural networks capable of generating high-quality parametric 3D surfaces which are also consistent between views. Furthermore, the generated 3D surfaces preserve accurate image pixel to 3D surface point correspondences, allowing us to lift texture information to reconstruct shapes with rich geometry and appearance. Our method is supervised and trained on a public dataset of shapes from common object categories. Quantitative results indicate that our method significantly outperforms previous work, while qualitative results demonstrate the high quality of our reconstructions.
• Abstract（参考訳）: 1つ以上の視点から見れば、新しいオブジェクトの3次元パラメトリック表面表現を学習する際の課題について検討する。 複数のビューから形状復元を学ぶ以前の研究では、ポイントクラウドやボクセルのような離散表現を使っているが、連続的な表面生成のアプローチはマルチビューの一貫性を欠いている。 これらの問題に対処するために、ビュー間で一貫した高品質なパラメトリックな3D表面を生成するニューラルネットワークを設計する。 さらに、生成された3d面は、正確な画像画素を3d表面点対応に保存し、テクスチャ情報を持ち上げ、形状や外観を豊かに再現することができる。 本手法は,共通対象カテゴリの形状の公開データセット上で教師あり,訓練を行う。 定量的な結果から,本手法は先行研究よりも有意に優れており,質的評価の結果から高い品質の復元が得られた。

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