論文の概要: A Divide et Impera Approach for 3D Shape Reconstruction from Multiple Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08534v2
• Date: Wed, 18 Nov 2020 09:16:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 16:57:14.520059
• Title: A Divide et Impera Approach for 3D Shape Reconstruction from Multiple Views
• Title（参考訳）: 複数視点からの3次元形状再構成のための分割とインペラアプローチ
• Authors: Riccardo Spezialetti, David Joseph Tan, Alessio Tonioni, Keisuke Tateno, Federico Tombari
• Abstract要約: 物体の3次元形状を1つまたは複数の画像から推定することは、最近のディープラーニングによるブレークスルーによって人気を集めている。 本稿では,与えられた視点からの可視情報を統合することで,視点変化の再構築に頼ることを提案する。 提案手法を検証するために,相対的なポーズ推定と3次元形状再構成の観点から,ShapeNet参照ベンチマークの総合評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.03830902235915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating the 3D shape of an object from a single or multiple images has gained popularity thanks to the recent breakthroughs powered by deep learning. Most approaches regress the full object shape in a canonical pose, possibly extrapolating the occluded parts based on the learned priors. However, their viewpoint invariant technique often discards the unique structures visible from the input images. In contrast, this paper proposes to rely on viewpoint variant reconstructions by merging the visible information from the given views. Our approach is divided into three steps. Starting from the sparse views of the object, we first align them into a common coordinate system by estimating the relative pose between all the pairs. Then, inspired by the traditional voxel carving, we generate an occupancy grid of the object taken from the silhouette on the images and their relative poses. Finally, we refine the initial reconstruction to build a clean 3D model which preserves the details from each viewpoint. To validate the proposed method, we perform a comprehensive evaluation on the ShapeNet reference benchmark in terms of relative pose estimation and 3D shape reconstruction.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングによる最近のブレークスルーによって、物体の3d形状を単一の画像や複数の画像から推定する手法が人気を集めている。 ほとんどのアプローチは、標準的なポーズで完全なオブジェクトの形状を後退させ、おそらくは学習された事前に基づいて隠蔽された部分を外挿する。 しかし、その視点不変技術は入力画像から見えるユニークな構造を捨てることが多い。 対照的に、本稿では、与えられたビューから可視情報をマージすることで、視点変化の再構築を頼りにすることを提案する。 我々のアプローチは3つのステップに分けられる。 オブジェクトのスパースビューから始めて、すべてのペア間の相対的なポーズを推定することにより、それらを共通の座標系に整列する。 そして、伝統的なボクセル彫刻に触発されて、画像のシルエットとそれらの相対的なポーズから取られた物体の占有グリッドを生成します。 最後に,初期復元を洗練し,各視点から細部を保存したクリーンな3dモデルを構築した。 提案手法を検証するために,相対的なポーズ推定と3次元形状再構成の観点から,ShapeNet参照ベンチマークの総合評価を行った。

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