論文の概要: Discovering 3D Parts from Image Collections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13629v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 20:29:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-31 00:04:46.057933
• Title: Discovering 3D Parts from Image Collections
• Title（参考訳）: 画像から3d部品を発見
• Authors: Chun-Han Yao, Wei-Chih Hung, Varun Jampani, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 本稿では,2次元画像収集のみによる3次元部分発見の問題に対処する。 そこで我々は,手動で注釈付部品を監督する代わりに,自己監督型アプローチを提案する。 私たちのキーとなる洞察は、前もって新しい部分の形状を学習することで、各部分は、単純な幾何学を持つように制約されたまま、忠実にオブジェクトの形状に適合できるようにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.16987919686709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reasoning 3D shapes from 2D images is an essential yet challenging task, especially when only single-view images are at our disposal. While an object can have a complicated shape, individual parts are usually close to geometric primitives and thus are easier to model. Furthermore, parts provide a mid-level representation that is robust to appearance variations across objects in a particular category. In this work, we tackle the problem of 3D part discovery from only 2D image collections. Instead of relying on manually annotated parts for supervision, we propose a self-supervised approach, latent part discovery (LPD). Our key insight is to learn a novel part shape prior that allows each part to fit an object shape faithfully while constrained to have simple geometry. Extensive experiments on the synthetic ShapeNet, PartNet, and real-world Pascal 3D+ datasets show that our method discovers consistent object parts and achieves favorable reconstruction accuracy compared to the existing methods with the same level of supervision.
• Abstract（参考訳）: 2次元画像から3次元形状を推論することは、特に1枚の画像しか処理できない場合、不可欠だが困難な作業である。 オブジェクトは複雑な形状を持つことができるが、個々のパーツは通常幾何学的プリミティブに近いため、モデル化が容易である。 さらに、部品は特定のカテゴリのオブジェクト間の外観の変化に対して堅牢な中間レベル表現を提供する。 本研究では,2次元画像収集のみによる3次元部分発見の問題に取り組む。 そこで我々は,手動で注釈付き部品を監督する代わりに,自己監督的アプローチ,潜伏部分発見(LPD)を提案する。 私たちの重要な洞察は、単純な幾何学を持つように制約されながら、各部分が忠実に対象の形状に適合することを可能にする、新しい部分形状を事前に学ぶことです。 合成ShapeNet,PartNet,および実世界のPascal 3D+データセットの大規模な実験により,本手法が一貫した対象部分を発見し,同じレベルの監督レベルを持つ既存手法と比較して良好な再構成精度が得られることが示された。

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