論文の概要: Improved Modeling of 3D Shapes with Multi-view Depth Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03298v1
• Date: Mon, 7 Sep 2020 17:58:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 02:46:54.794177
• Title: Improved Modeling of 3D Shapes with Multi-view Depth Maps
• Title（参考訳）: 多視点深度マップによる3次元形状のモデル化
• Authors: Kamal Gupta and Susmija Jabbireddy and Ketul Shah and Abhinav Shrivastava and Matthias Zwicker
• Abstract要約: CNNを用いて3次元形状をモデル化するための汎用フレームワークを提案する。 オブジェクトの1つの深度画像だけで、3Dオブジェクトの高密度な多視点深度マップ表現を出力できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.8309897766904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a simple yet effective general-purpose framework for modeling 3D shapes by leveraging recent advances in 2D image generation using CNNs. Using just a single depth image of the object, we can output a dense multi-view depth map representation of 3D objects. Our simple encoder-decoder framework, comprised of a novel identity encoder and class-conditional viewpoint generator, generates 3D consistent depth maps. Our experimental results demonstrate the two-fold advantage of our approach. First, we can directly borrow architectures that work well in the 2D image domain to 3D. Second, we can effectively generate high-resolution 3D shapes with low computational memory. Our quantitative evaluations show that our method is superior to existing depth map methods for reconstructing and synthesizing 3D objects and is competitive with other representations, such as point clouds, voxel grids, and implicit functions.
• Abstract（参考訳）: CNNを用いた2次元画像生成の最近の進歩を活用し,3次元形状をモデル化するための汎用フレームワークを提案する。 オブジェクトの1つの深度画像だけで、3Dオブジェクトの高密度な多視点深度マップ表現を出力できる。 新しいアイデンティティエンコーダとクラス条件視点生成器からなる単純なエンコーダ・デコーダフレームワークは、3次元一貫性のある深度マップを生成する。 実験結果は,我々のアプローチの2倍の利点を示している。 まず、2D画像領域でうまく機能するアーキテクチャを3Dに直接借りることができます。 第2に,計算メモリの少ない高分解能3d形状を効果的に生成できる。 本手法は,3次元オブジェクトの再構成と合成において既存の深度マップ法よりも優れており,点雲,ボクセル格子,暗黙関数などの他の表現と競合することを示す。

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