論文の概要: D-OccNet: Detailed 3D Reconstruction Using Cross-Domain Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13854v1
- Date: Wed, 28 Apr 2021 16:00:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-29 15:24:24.691067
- Title: D-OccNet: Detailed 3D Reconstruction Using Cross-Domain Learning
- Title（参考訳）: D-OccNet:クロスドメイン学習を用いた詳細な3次元再構成
- Authors: Minhaj Uddin Ansari, Talha Bilal, Naeem Akhter
- Abstract要約: 我々は,画像領域とポイント領域のクロスドメイン学習を活用し,占有ネットワークに関する研究を拡大する。
我々のネットワークであるDouble Occupancy Network(D-OccNet)は、3D再構成で捉えた視覚的品質と詳細という点でOccupancy Networksを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning based 3D reconstruction of single view 2D image is becoming
increasingly popular due to their wide range of real-world applications, but
this task is inherently challenging because of the partial observability of an
object from a single perspective. Recently, state of the art probability based
Occupancy Networks reconstructed 3D surfaces from three different types of
input domains: single view 2D image, point cloud and voxel. In this study, we
extend the work on Occupancy Networks by exploiting cross-domain learning of
image and point cloud domains. Specifically, we first convert the single view
2D image into a simpler point cloud representation, and then reconstruct a 3D
surface from it. Our network, the Double Occupancy Network (D-OccNet)
outperforms Occupancy Networks in terms of visual quality and details captured
in the 3D reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく1つのビュー2d画像の3次元再構成は,実世界の応用範囲が広いため,ますます普及しつつあるが,単一視点からのオブジェクトの部分的可観測性から,この課題は本質的に困難である。
近年,技術確率に基づくOccupancy Networksは3種類の入力領域から,単一ビュー2D画像,点雲,ボクセルの3次元面を再構成した。
本研究では,画像領域とポイント領域のクロスドメイン学習を活用し,占有ネットワークに関する研究を拡大する。
具体的には、まず1つのビュー2D画像を単純な点雲表現に変換し、それから3次元表面を再構成する。
我々のネットワークであるDouble Occupancy Network(D-OccNet)は、3D再構成で捉えた視覚的品質と詳細という点でOccupancy Networksを上回っている。
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