論文の概要: Scene Synthesis via Uncertainty-Driven Attribute Synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13499v2
• Date: Wed, 1 Sep 2021 07:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 11:31:24.589053
• Title: Scene Synthesis via Uncertainty-Driven Attribute Synchronization
• Title（参考訳）: 不確実性駆動属性同期によるシーン合成
• Authors: Haitao Yang, Zaiwei Zhang, Siming Yan, Haibin Huang, Chongyang Ma, Yi Zheng, Chandrajit Bajaj, Qixing Huang
• Abstract要約: 本稿では,3次元シーンの多様な特徴パターンを捉えるニューラルシーン合成手法を提案する。 提案手法は,ニューラルネットワークと従来のシーン合成手法の双方の長所を結合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.31834816911887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing deep neural networks to generate 3D scenes is a fundamental problem in neural synthesis with immediate applications in architectural CAD, computer graphics, as well as in generating virtual robot training environments. This task is challenging because 3D scenes exhibit diverse patterns, ranging from continuous ones, such as object sizes and the relative poses between pairs of shapes, to discrete patterns, such as occurrence and co-occurrence of objects with symmetrical relationships. This paper introduces a novel neural scene synthesis approach that can capture diverse feature patterns of 3D scenes. Our method combines the strength of both neural network-based and conventional scene synthesis approaches. We use the parametric prior distributions learned from training data, which provide uncertainties of object attributes and relative attributes, to regularize the outputs of feed-forward neural models. Moreover, instead of merely predicting a scene layout, our approach predicts an over-complete set of attributes. This methodology allows us to utilize the underlying consistency constraints among the predicted attributes to prune infeasible predictions. Experimental results show that our approach outperforms existing methods considerably. The generated 3D scenes interpolate the training data faithfully while preserving both continuous and discrete feature patterns.
• Abstract（参考訳）: 3Dシーンを生成するためのディープニューラルネットワークの開発は、アーキテクチャCAD、コンピュータグラフィックス、および仮想ロボットトレーニング環境の即時適用によるニューラルネットワークの基本的な問題である。 この課題は、3Dシーンがオブジェクトのサイズや相対的なポーズなどの連続的なパターンから、対称的な関係を持つオブジェクトの発生や共起といった離散的なパターンまで、多様なパターンを示すため、困難である。 本稿では,3次元シーンの多様な特徴パターンを捉えるニューラルシーン合成手法を提案する。 提案手法は,ニューラルネットワークと従来のシーン合成手法の双方の長所を結合する。 対象属性と相対属性の不確実性を提供する訓練データから得られたパラメトリック事前分布を用いて,フィードフォワードニューラルモデルの出力を規則化する。 さらに,シーンレイアウトを単に予測するのではなく,オーバーコンプリートな属性セットを予測する。 この手法により,予測属性間の基礎となる一貫性制約を利用して,予測不可能な予測を行うことができる。 実験の結果,提案手法は既存の手法を大きく上回ることがわかった。 生成された3dシーンは、連続的および離散的特徴パターンの両方を保持しながら、トレーニングデータを忠実に補間する。

関連論文リスト

• Enhancing Generalizability of Representation Learning for Data-Efficient 3D Scene Understanding [50.448520056844885]
  本研究では,実世界のパターンを持つ多様な合成シーンを生成可能なベイズネットワークを提案する。 一連の実験は、既存の最先端の事前学習手法に比べて、我々の手法が一貫した優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T07:43:53Z)
• Purposer: Putting Human Motion Generation in Context [30.706219830149504]
  本研究では,3次元屋内シーンに人間の動きを再現する新しい手法を提案する。 シーン内のパス、ターゲットポーズ、過去の動き、そして3Dポイントの雲として表されるシーンなど、様々な条件信号の組み合わせで制御できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T15:16:04Z)
• Neural Textured Deformable Meshes for Robust Analysis-by-Synthesis [17.920305227880245]
  本稿では, 近似解析を用いた三重視覚タスクを一貫した方法で定式化する。 実世界の画像で評価すると、従来のニューラルネットワークよりも、我々の分析バイシンセシスの方がはるかに堅牢であることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T18:45:02Z)
• Robust Category-Level 3D Pose Estimation from Synthetic Data [17.247607850702558]
  CADモデルから生成されたオブジェクトポーズ推定のための新しい合成データセットであるSyntheticP3Dを紹介する。 逆レンダリングによるポーズ推定を行うニューラルネットワークモデルをトレーニングするための新しいアプローチ(CC3D)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T14:56:03Z)
• NeuralReshaper: Single-image Human-body Retouching with Deep Neural Networks [50.40798258968408]
  本稿では,深部生成ネットワークを用いた単一画像における人体の意味的再構成手法であるNeuralReshaperを提案する。 われわれのアプローチは、まずパラメトリックな3次元人間モデルと元の人間の画像とを適合させるフィッティング・セイン・リフォーム・パイプラインに従う。 ペアデータが存在しないデータ不足に対処するために,ネットワークをトレーニングするための新たな自己教師型戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-20T09:02:13Z)
• RandomRooms: Unsupervised Pre-training from Synthetic Shapes and Randomized Layouts for 3D Object Detection [138.2892824662943]
  有望な解決策は、CADオブジェクトモデルで構成される合成データセットをよりよく利用して、実際のデータセットでの学習を促進することである。 最近の3次元事前学習の研究は、合成物体から他の実世界の応用へ学習した伝達特性が失敗することを示している。 本研究では,この目的を達成するためにRandomRoomsという新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-17T17:56:12Z)
• H3D-Net: Few-Shot High-Fidelity 3D Head Reconstruction [27.66008315400462]
  表面形状を暗黙的に表現する最近の学習手法は、多視点3次元再構成の問題において顕著な結果を示している。 我々はこれらの制限を,数発のフル3次元頭部再構成の特定の問題に対処する。 暗黙の表現を用いて,数千個の不完全な生スキャンから3次元頭部形状モデルを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-26T23:04:18Z)
• Learning Transferable Kinematic Dictionary for 3D Human Pose and Shape Reconstruction [15.586347115568973]
  ヒト関節の3次元回転の解空間を明示的に正規化するキネマティック辞書を提案する。 ニューラルネットワークのトレーニング中にシェイプアノテーションを使わずに,エンドツーエンドの3D再構築を実現する。 提案手法は、Human3.6M, MPI-INF-3DHP, LSPなどの大規模データセットの競合結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T09:24:29Z)
• Neural Descent for Visual 3D Human Pose and Shape [67.01050349629053]
  入力RGB画像から3次元のポーズと形状を復元するディープニューラルネットワーク手法を提案する。 我々は最近導入された表現力のあるボディ統計モデルGHUMに頼っている。 我々の方法論の中心は、HUmanNeural Descent (HUND)と呼ばれるアプローチの学習と最適化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-16T13:38:41Z)
• Intrinsic Autoencoders for Joint Neural Rendering and Intrinsic Image Decomposition [67.9464567157846]
  合成3Dモデルからリアルな画像を生成するためのオートエンコーダを提案し,同時に実像を本質的な形状と外観特性に分解する。 実験により, レンダリングと分解の併用処理が有益であることが確認され, 画像から画像への翻訳の質的, 定量的なベースラインよりも優れた結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-29T12:53:58Z)

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。