論文の概要: Leveraging Monocular Disparity Estimation for Single-View Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00182v1
- Date: Fri, 1 Jul 2022 03:05:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-04 13:28:18.566662
- Title: Leveraging Monocular Disparity Estimation for Single-View Reconstruction
- Title(参考訳): 単視点再構成における単眼差推定の活用
- Authors: Marissa Ramirez de Chanlatte, Matheus Gadelha, Thibault Groueix,
Radomir Mech
- Abstract要約: 単分子深度推定の進歩を利用して不均一マップを得る。
我々は,2次元の正規化不均質マップを,関連するカメラパラメータの最適化によって3次元の点群に変換する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.583436410810203
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a fine-tuning method to improve the appearance of 3D geometries
reconstructed from single images. We leverage advances in monocular depth
estimation to obtain disparity maps and present a novel approach to
transforming 2D normalized disparity maps into 3D point clouds by solving an
optimization on the relevant camera parameters, After creating a 3D point cloud
from disparity, we introduce a method to combine the new point cloud with
existing information to form a more faithful and detailed final geometry. We
demonstrate the efficacy of our approach with multiple experiments on both
synthetic and real images.
- Abstract(参考訳): 単一画像から再構成した3次元ジオメトリーの外観を改善するための微調整法を提案する。
単眼深度推定の進歩を活用して不均質マップを得るとともに、関連するカメラパラメータの最適化によって2次元正規化不均質マップを3Dポイントクラウドに変換する新しい手法を提案する。
合成画像と実画像の両方で複数の実験を行い,本手法の有効性を実証した。
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