論文の概要: FiG-NeRF: Figure-Ground Neural Radiance Fields for 3D Object Category Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08418v1
• Date: Sat, 17 Apr 2021 01:38:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-24 08:31:03.068031
• Title: FiG-NeRF: Figure-Ground Neural Radiance Fields for 3D Object Category Modelling
• Title（参考訳）: FiG-NeRF:3次元物体カテゴリーモデリングのための図形球面ニューラルラジアンス場
• Authors: Christopher Xie, Keunhong Park, Ricardo Martin-Brualla, Matthew Brown
• Abstract要約: 我々はNeural Radiance Fields (NeRF) を用いて、入力画像のコレクションから高品質な3Dオブジェクトカテゴリモデルを学習する。 本手法は,測光とカジュアルキャプチャによる画像のみを用いて,高精度な3dオブジェクトカテゴリモデルを学習できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.432178728985956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the use of Neural Radiance Fields (NeRF) to learn high quality 3D object category models from collections of input images. In contrast to previous work, we are able to do this whilst simultaneously separating foreground objects from their varying backgrounds. We achieve this via a 2-component NeRF model, FiG-NeRF, that prefers explanation of the scene as a geometrically constant background and a deformable foreground that represents the object category. We show that this method can learn accurate 3D object category models using only photometric supervision and casually captured images of the objects. Additionally, our 2-part decomposition allows the model to perform accurate and crisp amodal segmentation. We quantitatively evaluate our method with view synthesis and image fidelity metrics, using synthetic, lab-captured, and in-the-wild data. Our results demonstrate convincing 3D object category modelling that exceed the performance of existing methods.
• Abstract（参考訳）: 入力画像のコレクションから高品質な3Dオブジェクトカテゴリモデルを学習するためにNeRF(Neural Radiance Fields)を用いて検討する。 以前の作業とは対照的に、前景オブジェクトと異なる背景を同時に分離しながら、これを行うことができます。 本研究では,2成分NeRFモデルであるFiG-NeRFを用いて,物体カテゴリを表す変形可能な前景と幾何学的に一定な背景としてシーンを説明する。 本手法は, 被写体の3次元画像のみを用いて, 正確な3次元オブジェクト分類モデルを学習可能であることを示す。 さらに, この2部分解により, モデルが精度良く, 鮮明なアモーダルセグメンテーションを行うことができる。 本手法は, 合成, 合成, 合成, 室内データを用いて, ビュー合成および画像忠実度測定値を用いて定量的に評価する。 本研究は,既存の手法の性能を超える3次元オブジェクトカテゴリモデリングを実証するものである。

関連論文リスト

• DistillNeRF: Perceiving 3D Scenes from Single-Glance Images by Distilling Neural Fields and Foundation Model Features [65.8738034806085]
  DistillNeRFは、自動運転における3D環境を理解するための自己教師型学習フレームワークである。 スパースでシングルフレームのマルチビューカメラ入力からリッチなニューラルシーン表現を予測する。 RGB、奥行き、特徴画像を再構成するために、異なるレンダリングで自己教師される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T21:15:13Z)
• Learning 3D-Aware GANs from Unposed Images with Template Feature Field [33.32761749864555]
  この研究は、未提示の画像から3D対応のGANを学習することを目的としている。 学習テンプレート特徴場(TeFF)を用いたトレーニング画像のオンザフライポーズ推定を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T17:42:08Z)
• ComboVerse: Compositional 3D Assets Creation Using Spatially-Aware Diffusion Guidance [76.7746870349809]
  複雑な構成で高品質な3Dアセットを生成する3D生成フレームワークであるComboVerseについて,複数のモデルを組み合わせることを学習して紹介する。 提案手法は,標準スコア蒸留法と比較して,物体の空間的アライメントを重視している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T03:39:43Z)
• Likelihood-Based Generative Radiance Field with Latent Space Energy-Based Model for 3D-Aware Disentangled Image Representation [43.41596483002523]
  本稿では,Neural Radiance Fields (NeRF) による3次元表現と,可変ボリュームレンダリングによる2次元画像処理を併用した3次元画像生成モデルを提案する。 いくつかのベンチマークデータセットの実験では、NeRF-LEBMは2D画像から3Dオブジェクト構造を推測し、新しいビューとオブジェクトで2D画像を生成し、不完全な2D画像から学び、未知のカメラポーズで2D画像から学ぶことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-16T23:44:41Z)
• MegaPose: 6D Pose Estimation of Novel Objects via Render & Compare [84.80956484848505]
  MegaPoseは、トレーニング中に見えない新しいオブジェクトの6Dポーズを推定する方法である。 本稿では,新しいオブジェクトに適用可能なR&Compare戦略に基づく6次元ポーズリファインダを提案する。 第2に,合成レンダリングと同一物体の観察画像間のポーズ誤差をリファインダで補正できるか否かを分類するために訓練されたネットワークを利用する,粗いポーズ推定のための新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T19:30:03Z)
• Generative Deformable Radiance Fields for Disentangled Image Synthesis of Topology-Varying Objects [52.46838926521572]
  3D認識生成モデルは、モノクロ2D画像の集合から3Dニューラル放射場(NeRF)を生成するスーパーブパフォーマンスを実証した。 本研究では, トポロジー変化物体の放射場を非交絡形状と外観変化で合成する生成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-09T08:44:06Z)
• GAN2X: Non-Lambertian Inverse Rendering of Image GANs [85.76426471872855]
  GAN2Xは、教師なし画像のみをトレーニングに使用する、教師なし逆レンダリングの新しい手法である。 3次元形状を主眼とする従来のShape-from-GANアプローチとは異なり、GANが生成した擬似ペアデータを利用して、非ランベルト材料特性を復元する試みは初めてである。 実験により, GAN2Xは2次元画像を3次元形状, アルベド, 特異な特性に正確に分解し, 教師なしの単視3次元顔再構成の最先端性能を実現することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-18T16:58:49Z)
• Template NeRF: Towards Modeling Dense Shape Correspondences from Category-Specific Object Images [4.662583832063716]
  本研究では, テンプレートを用いたNeRF(Near Raddiance Field)を, 外観や形状をモデル化するためのテンプレートとして提示する。 多視点画像のみから同一カテゴリのオブジェクト間の密な形状対応を同時に生成する。 学習された高密度対応は、キーポイント検出、部分分割、テクスチャ転送など、様々な画像ベースのタスクに容易に利用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T02:16:48Z)
• Aug3D-RPN: Improving Monocular 3D Object Detection by Synthetic Images with Virtual Depth [64.29043589521308]
  仮想深度で画像を合成することでトレーニングデータを増強するレンダリングモジュールを提案する。 レンダリングモジュールは、RGB画像と対応するスパース深度画像とを入力として、さまざまなフォトリアリスティック合成画像を出力する。 さらに,深度推定タスクを通じて共同で最適化することで,検出モデルを改善する補助モジュールを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T11:00:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。