論文の概要: To The Point: Correspondence-driven monocular 3D category reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05662v1
• Date: Thu, 10 Jun 2021 11:21:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-12 13:45:21.186730
• Title: To The Point: Correspondence-driven monocular 3D category reconstruction
• Title（参考訳）: 対応駆動型単眼3次元カテゴリー再構築
• Authors: Filippos Kokkinos and Iasonas Kokkinos
• Abstract要約: To The Point (TTP) は、弱い監督から学んだ2Dから3D対応を用いて、単一の画像から3Dオブジェクトを再構成する手法である。 我々は、CNNによるカメラポーズと非剛性変形の回帰を置き換え、より正確な3D再構成を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.811816510186475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present To The Point (TTP), a method for reconstructing 3D objects from a single image using 2D to 3D correspondences learned from weak supervision. We recover a 3D shape from a 2D image by first regressing the 2D positions corresponding to the 3D template vertices and then jointly estimating a rigid camera transform and non-rigid template deformation that optimally explain the 2D positions through the 3D shape projection. By relying on 3D-2D correspondences we use a simple per-sample optimization problem to replace CNN-based regression of camera pose and non-rigid deformation and thereby obtain substantially more accurate 3D reconstructions. We treat this optimization as a differentiable layer and train the whole system in an end-to-end manner. We report systematic quantitative improvements on multiple categories and provide qualitative results comprising diverse shape, pose and texture prediction examples. Project website: https://fkokkinos.github.io/to_the_point/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,弱い監督から学んだ2次元から3次元の対応を利用して,単一の画像から3次元オブジェクトを再構成する手法であるTTPについて述べる。 3dテンプレート頂点に対応する2d位置をまず回帰させ、次に3d形状投影により2d位置を最適に説明する剛性カメラ変換及び非剛性テンプレート変形を共同で推定し、2d画像から3d形状を復元する。 3D-2D対応を頼りにすることで,CNNによるカメラポーズの回帰と非剛性変形を置き換え,より高精度な3D再構成を実現する。 我々は,この最適化を微分可能な層として扱い,システム全体をエンドツーエンドでトレーニングする。 本稿では,複数のカテゴリの体系的定量的改善を報告し,多様な形状,ポーズ,テクスチャ予測例からなる質的結果を提供する。 プロジェクトwebサイト: https://fkokkinos.github.io/to_the_point/

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