論文の概要: SketchSampler: Sketch-based 3D Reconstruction via View-dependent Depth Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06880v1
• Date: Sun, 14 Aug 2022 16:37:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 13:58:09.114269
• Title: SketchSampler: Sketch-based 3D Reconstruction via View-dependent Depth Sampling
• Title（参考訳）: SketchSampler:ビュー依存深度サンプリングによるSketchベースの3D再構成
• Authors: Chenjian Gao, Qian Yu, Lu Sheng, Yi-Zhe Song, Dong Xu
• Abstract要約: 1枚のスケッチ画像に基づいて3次元形状を再構成することは、スパースで不規則なスケッチと正規の高密度な3次元形状との間に大きな領域ギャップがあるため困難である。 既存の作品では、3D座標を直接予測するためにスケッチから抽出されたグローバルな特徴を活用しようとするが、通常は入力スケッチに忠実でない細部を失う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.957103837167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing a 3D shape based on a single sketch image is challenging due to the large domain gap between a sparse, irregular sketch and a regular, dense 3D shape. Existing works try to employ the global feature extracted from sketch to directly predict the 3D coordinates, but they usually suffer from losing fine details that are not faithful to the input sketch. Through analyzing the 3D-to-2D projection process, we notice that the density map that characterizes the distribution of 2D point clouds (i.e., the probability of points projected at each location of the projection plane) can be used as a proxy to facilitate the reconstruction process. To this end, we first translate a sketch via an image translation network to a more informative 2D representation that can be used to generate a density map. Next, a 3D point cloud is reconstructed via a two-stage probabilistic sampling process: first recovering the 2D points (i.e., the x and y coordinates) by sampling the density map; and then predicting the depth (i.e., the z coordinate) by sampling the depth values at the ray determined by each 2D point. Extensive experiments are conducted, and both quantitative and qualitative results show that our proposed approach significantly outperforms other baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 1枚のスケッチ画像に基づいて3d形状を再構築することは、疎らで不規則なスケッチと、規則的で密集した3d形状との領域ギャップが大きいため困難である。 既存の作品では、3d座標を直接予測するためにスケッチから抽出されたグローバル機能を使おうとしているが、入力スケッチに忠実でない詳細を失うことが多い。 3次元から2次元の投影過程を解析することにより、2次元点雲の分布を特徴付ける密度マップ(すなわち、投影面の各位置に投影される点の確率)をプロキシとして利用し、再構成プロセスを容易にすることに気づく。 この目的のために、まず画像翻訳ネットワークを介してスケッチを、密度マップを生成するために使用できるより情報性の高い2D表現に変換する。 次に、密度マップをサンプリングして、まず2d点(すなわちxおよびy座標)を回収し、次に、各2d点によって決定されたレイの深さ値をサンプリングして深さ(すなわちz座標)を予測する2段階確率的サンプリングプロセスにより3d点雲を再構成する。 広範囲にわたる実験を行い, 定量的および定性的な結果から, 提案手法が他のベースライン法を大きく上回ることを示した。

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