論文の概要: Weakly-supervised 3D Shape Completion in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09110v1
• Date: Thu, 20 Aug 2020 17:53:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 03:50:52.570965
• Title: Weakly-supervised 3D Shape Completion in the Wild
• Title（参考訳）: 野生における弱監督型3次元形状補完
• Authors: Jiayuan Gu, Wei-Chiu Ma, Sivabalan Manivasagam, Wenyuan Zeng, Zihao Wang, Yuwen Xiong, Hao Su, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 非整合および実世界の部分点雲から3次元完全形状を学習する問題に対処する。 複数の部分的な観察から3次元標準形状と6-DoFのアライメントを推定する弱い教師付き手法を提案する。 合成データと実データの両方の実験では、形状やポーズを伴わずに大規模なデータを通じて3次元形状の完成を学習することは可能であり、有望であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.04095516680438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D shape completion for real data is important but challenging, since partial point clouds acquired by real-world sensors are usually sparse, noisy and unaligned. Different from previous methods, we address the problem of learning 3D complete shape from unaligned and real-world partial point clouds. To this end, we propose a weakly-supervised method to estimate both 3D canonical shape and 6-DoF pose for alignment, given multiple partial observations associated with the same instance. The network jointly optimizes canonical shapes and poses with multi-view geometry constraints during training, and can infer the complete shape given a single partial point cloud. Moreover, learned pose estimation can facilitate partial point cloud registration. Experiments on both synthetic and real data show that it is feasible and promising to learn 3D shape completion through large-scale data without shape and pose supervision.
• Abstract（参考訳）: 実際のデータに対する3D形状の完成は重要だが、現実のセンサーによって取得される部分点の雲は、通常疎く、うるさい、不整合である。 従来の手法と異なり,非整合および実世界の部分点雲から3次元完全形状を学習する問題に対処する。 そこで本研究では,複数の部分的観測結果から3次元正準形状と6次元姿勢の両方を推定する弱い教師付き手法を提案する。 ネットワークは、訓練中に正準形状を最適化し、多視点幾何制約を課し、単一の部分的点雲が与えられた完全な形状を推測することができる。 さらに、学習したポーズ推定は部分点クラウドの登録を容易にする。 合成データと実データの両方の実験では、形状やポーズを伴わずに大規模なデータを通じて3次元形状の完成を学習することは可能であり、有望であることが示された。

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