論文の概要: Pixel2Mesh++: 3D Mesh Generation and Refinement from Multi-View Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09866v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 03:42:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-23 00:59:38.090236
• Title: Pixel2Mesh++: 3D Mesh Generation and Refinement from Multi-View Images
• Title（参考訳）: Pixel2Mesh++: マルチビュー画像からの3Dメッシュ生成とリファインメント
• Authors: Chao Wen, Yinda Zhang, Chenjie Cao, Zhuwen Li, Xiangyang Xue, Yanwei Fu
• Abstract要約: カメラポーズの有無にかかわらず、少数のカラー画像から3次元メッシュ表現における形状生成の問題について検討する。 我々は,グラフ畳み込みネットワークを用いたクロスビュー情報を活用することにより,形状品質をさらに向上する。 我々のモデルは初期メッシュの品質とカメラポーズの誤差に頑健であり、テスト時間最適化のための微分関数と組み合わせることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.32776379815712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of shape generation in 3D mesh representation from a small number of color images with or without camera poses. While many previous works learn to hallucinate the shape directly from priors, we adopt to further improve the shape quality by leveraging cross-view information with a graph convolution network. Instead of building a direct mapping function from images to 3D shape, our model learns to predict series of deformations to improve a coarse shape iteratively. Inspired by traditional multiple view geometry methods, our network samples nearby area around the initial mesh's vertex locations and reasons an optimal deformation using perceptual feature statistics built from multiple input images. Extensive experiments show that our model produces accurate 3D shapes that are not only visually plausible from the input perspectives, but also well aligned to arbitrary viewpoints. With the help of physically driven architecture, our model also exhibits generalization capability across different semantic categories, and the number of input images. Model analysis experiments show that our model is robust to the quality of the initial mesh and the error of camera pose, and can be combined with a differentiable renderer for test-time optimization.
• Abstract（参考訳）: カメラポーズの有無にかかわらず、少数のカラー画像から3次元メッシュ表現における形状生成の問題について検討する。 先行研究の多くは,先行研究から形状の表現を学んでいるが,グラフ畳み込みネットワークを用いたクロスビュー情報を活用することで,形状の質をさらに向上させる。 画像から3d形状への直接マッピング機能を構築する代わりに、モデルは一連の変形を予測して粗い形状を反復的に改善する。 従来のマルチビュー幾何法にインスパイアされた我々のネットワークは、初期メッシュの頂点位置付近のエリアをサンプリングし、複数の入力画像から構築された知覚的特徴統計を用いて最適な変形を導く。 広範な実験により,入力視点から視覚的に理解できるだけでなく,任意の視点によく適合した正確な3次元形状が得られた。 物理的に駆動されるアーキテクチャの助けを借りて,様々な意味カテゴリー,入力画像数を一般化する能力も提示する。 モデル解析実験により、我々のモデルは初期メッシュの品質とカメラポーズの誤差に頑健であり、テスト時間最適化のための微分可能なレンダラーと組み合わせることができることが示された。

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