論文の概要: ANISE: Assembly-based Neural Implicit Surface rEconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13682v2
• Date: Wed, 5 Jul 2023 19:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 16:14:48.536254
• Title: ANISE: Assembly-based Neural Implicit Surface rEconstruction
• Title（参考訳）: ANISE: 組み立て型ニューラルインプリシト表面rEコンストラクション
• Authors: Dmitry Petrov, Matheus Gadelha, Radomir Mech, Evangelos Kalogerakis
• Abstract要約: 本稿では,部分的な観測から3次元形状を再構成するANISEについて述べる。 形状は神経暗黙の関数の集合として定式化され、それぞれが異なる部分のインスタンスを表す。 本研究では,部品表現を暗黙の関数に復号化して再構成を行う場合,画像とスパース点の雲から最先端の部品認識再構成結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.745433575962842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present ANISE, a method that reconstructs a 3D~shape from partial observations (images or sparse point clouds) using a part-aware neural implicit shape representation. The shape is formulated as an assembly of neural implicit functions, each representing a different part instance. In contrast to previous approaches, the prediction of this representation proceeds in a coarse-to-fine manner. Our model first reconstructs a structural arrangement of the shape in the form of geometric transformations of its part instances. Conditioned on them, the model predicts part latent codes encoding their surface geometry. Reconstructions can be obtained in two ways: (i) by directly decoding the part latent codes to part implicit functions, then combining them into the final shape; or (ii) by using part latents to retrieve similar part instances in a part database and assembling them in a single shape. We demonstrate that, when performing reconstruction by decoding part representations into implicit functions, our method achieves state-of-the-art part-aware reconstruction results from both images and sparse point clouds.When reconstructing shapes by assembling parts retrieved from a dataset, our approach significantly outperforms traditional shape retrieval methods even when significantly restricting the database size. We present our results in well-known sparse point cloud reconstruction and single-view reconstruction benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ANISEは,部分認識型暗黙的形状表現を用いて部分的観察(画像やスパース点雲)から3次元形状を再構成する手法である。 形状は神経の暗黙の関数の集合として定式化され、それぞれ異なる部分のインスタンスを表す。 以前のアプローチとは対照的に、この表現の予測は粗い意味で進行する。 我々のモデルはまず、その部分インスタンスの幾何学的変換の形で形状の構造的配置を再構成する。 それらに基づいて、モデルは、その表面幾何学を符号化する部分潜時符号を予測する。 再建には2つの方法がある。 (i) 暗黙の関数の一部に潜伏符号を直接復号して、それを最終形に結合することにより、又は (ii)部分ラテントを用いて、部分データベース内の類似部分インスタンスを検索し、単一形状に組み立てる。 提案手法は,部分表現を暗黙の関数に復号することで,画像とスパース点の雲から最先端の部品認識再構成結果が得られることを実証し,データセットから取得した部品を組立てて形状を再構築する場合,データベースサイズを著しく制限しても従来型の形状検索手法よりも大幅に向上することを示した。 本稿では,sparse point cloud reconstructionsとsingle-view reconstruction benchmarksについて報告する。

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