Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Monocular Disparity Estimation for Single-View Reconstruction

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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