論文の概要: Unsupervised Severely Deformed Mesh Reconstruction (DMR) from a Single-View Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09373v1
• Date: Sun, 23 Jan 2022 21:46:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 15:48:02.281334
• Title: Unsupervised Severely Deformed Mesh Reconstruction (DMR) from a Single-View Image
• Title（参考訳）: シングルビュー画像からの非教師なし重変形メッシュ再構成(DMR)
• Authors: Jie Mei, Jingxi Yu, Suzanne Romain, Craig Rose, Kelsey Magrane, Graeme LeeSon, Jenq-Neng Hwang
• Abstract要約: 単視点画像から3次元形状を推定するテンプレートベースの手法を導入し、再構成メッシュを下流タスクに適用する。 本手法は3次元メッシュを忠実に再構築し,魚の群集長計測における最先端の精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.464091507125826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Much progress has been made in the supervised learning of 3D reconstruction of rigid objects from multi-view images or a video. However, it is more challenging to reconstruct severely deformed objects from a single-view RGB image in an unsupervised manner. Although training-based methods, such as specific category-level training, have been shown to successfully reconstruct rigid objects and slightly deformed objects like birds from a single-view image, they cannot effectively handle severely deformed objects and neither can be applied to some downstream tasks in the real world due to the inconsistent semantic meaning of vertices, which are crucial in defining the adopted 3D templates of objects to be reconstructed. In this work, we introduce a template-based method to infer 3D shapes from a single-view image and apply the reconstructed mesh to a downstream task, i.e., absolute length measurement. Without using 3D ground truth, our method faithfully reconstructs 3D meshes and achieves state-of-the-art accuracy in a length measurement task on a severely deformed fish dataset.
• Abstract（参考訳）: 多視点画像やビデオからの剛体物体の3次元再構成の教師あり学習において、多くの進歩があった。 しかし、一視点のRGB画像から厳格に変形した物体を教師なしで再構成することはより困難である。 特定のカテゴリレベルのトレーニングのようなトレーニングベースの方法は、単一視点画像から鳥のような剛体オブジェクトやわずかに変形したオブジェクトを復元するのに成功することが示されているが、それらは効果的に非常に変形したオブジェクトを扱えず、また、再構成されるオブジェクトの3dテンプレートを定義するのに不可欠な頂点の一貫性のない意味のために、現実世界のいくつかの下流タスクにも適用できない。 本研究では,一視点画像から3次元形状を推定するテンプレートベースの手法を導入し,その再構成メッシュを下流タスク,すなわち絶対長測定に適用する。 提案手法は, 3Dメッシュを忠実に再構築し, 変形した魚のデータセット上の長さ測定タスクにおいて, 最先端の精度を実現する。

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