論文の概要: PlanarRecon: Real-time 3D Plane Detection and Reconstruction from Posed Monocular Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07710v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 17:59:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 15:18:56.576121
• Title: PlanarRecon: Real-time 3D Plane Detection and Reconstruction from Posed Monocular Videos
• Title（参考訳）: PlanarRecon: モノクロビデオからのリアルタイム3次元平面検出と再構成
• Authors: Yiming Xie, Matheus Gadelha, Fengting Yang, Xiaowei Zhou, Huaizu Jiang
• Abstract要約: PlanarReconは、提示されたモノクロビデオから3次元平面のグローバルなコヒーレントな検出と再構築のためのフレームワークである。 学習ベースのトラッキングと融合モジュールは、以前のフラグメントから平面をマージして、コヒーレントなグローバルな平面再構成を形成するように設計されている。 実験の結果,提案手法はリアルタイムでありながら,ScanNetデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.286637700503995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present PlanarRecon -- a novel framework for globally coherent detection and reconstruction of 3D planes from a posed monocular video. Unlike previous works that detect planes in 2D from a single image, PlanarRecon incrementally detects planes in 3D for each video fragment, which consists of a set of key frames, from a volumetric representation of the scene using neural networks. A learning-based tracking and fusion module is designed to merge planes from previous fragments to form a coherent global plane reconstruction. Such design allows PlanarRecon to integrate observations from multiple views within each fragment and temporal information across different ones, resulting in an accurate and coherent reconstruction of the scene abstraction with low-polygonal geometry. Experiments show that the proposed approach achieves state-of-the-art performances on the ScanNet dataset while being real-time.
• Abstract（参考訳）: planarrecon - ポーズ付き単眼映像からの3次元平面のグローバルなコヒーレント検出と再構成のための新しいフレームワーク。 単一の画像から2Dの平面を検出する以前の研究とは異なり、PlanarReconはニューラルネットワークを使用してシーンのボリューム表現から、キーフレームのセットで構成されるビデオフラグメント毎に3Dの平面を段階的に検出する。 学習ベースのトラッキングと融合モジュールは、以前のフラグメントから平面をマージして、コヒーレントなグローバルな平面再構成を形成するように設計されている。 このような設計により、PlanarReconは、各フラグメント内の複数のビューからの観測と、異なるフラグメント間の時間的情報を統合することができ、結果として、低多角形幾何学によるシーン抽象の正確で一貫性のある再構築が実現される。 実験の結果,提案手法はリアルタイムにScanNetデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現する。

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