論文の概要: ROCA: Robust CAD Model Retrieval and Alignment from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01988v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 16:02:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-06 15:22:05.193705
• Title: ROCA: Robust CAD Model Retrieval and Alignment from a Single Image
• Title（参考訳）: ROCA: 単一画像からのロバストCADモデル検索とアライメント
• Authors: Can G\"umeli, Angela Dai, Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: 本稿では,形状データベースから1つの入力画像へ3次元CADモデルを検索・アライメントする,新しいエンドツーエンドアプローチであるROCAを提案する。 ScanNetによる挑戦的で現実的な画像の実験では、ROCAは検索対応CADアライメントの精度が9.5%から17.6%に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.03752392397363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present ROCA, a novel end-to-end approach that retrieves and aligns 3D CAD models from a shape database to a single input image. This enables 3D perception of an observed scene from a 2D RGB observation, characterized as a lightweight, compact, clean CAD representation. Core to our approach is our differentiable alignment optimization based on dense 2D-3D object correspondences and Procrustes alignment. ROCA can thus provide a robust CAD alignment while simultaneously informing CAD retrieval by leveraging the 2D-3D correspondences to learn geometrically similar CAD models. Experiments on challenging, real-world imagery from ScanNet show that ROCA significantly improves on state of the art, from 9.5% to 17.6% in retrieval-aware CAD alignment accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,形状データベースから1つの入力画像へ3次元CADモデルを検索・アライメントする新しいエンドツーエンドアプローチであるROCAを提案する。 これにより、軽量でコンパクトでクリーンなCAD表現として特徴付けられる2次元RGB観測から観察シーンの3次元認識が可能になる。 我々のアプローチの中核は、密接な2d-3dオブジェクト対応に基づく微分可能アライメント最適化とアライメント推定である。 ROCAは、幾何学的に類似したCADモデルを学習するために、2D-3D対応を利用してCAD検索を同時に行うとともに、堅牢なCADアライメントを提供することができる。 ScanNetによる挑戦的で現実的な画像の実験では、ROCAは検索対応CADアライメントの精度が9.5%から17.6%に向上した。

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