論文の概要: Deformable Surface Reconstruction via Riemannian Metric Preservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11596v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 10:45:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 14:55:20.117698
• Title: Deformable Surface Reconstruction via Riemannian Metric Preservation
• Title（参考訳）: リーマンメートル保存による変形性表面再構成
• Authors: Oriol Barbany, Adri\`a Colom\'e, Carme Torras
• Abstract要約: モノクロ画像から物体のポーズを推定することは、コンピュータビジョンの基本となる逆問題である。 本稿では,連続的な変形可能な面を画像列から推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.74575494970697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Estimating the pose of an object from a monocular image is an inverse problem fundamental in computer vision. The ill-posed nature of this problem requires incorporating deformation priors to solve it. In practice, many materials do not perceptibly shrink or extend when manipulated, constituting a powerful and well-known prior. Mathematically, this translates to the preservation of the Riemannian metric. Neural networks offer the perfect playground to solve the surface reconstruction problem as they can approximate surfaces with arbitrary precision and allow the computation of differential geometry quantities. This paper presents an approach to inferring continuous deformable surfaces from a sequence of images, which is benchmarked against several techniques and obtains state-of-the-art performance without the need for offline training.
• Abstract（参考訳）: モノクロ画像から物体のポーズを推定することは、コンピュータビジョンの基本的な逆問題である。 この問題の誤った性質は、その解決に先立って変形を組み込む必要がある。 実際には、多くの材料は操作時に知覚的に縮小したり拡張したりせず、強力でよく知られた以前の構成となっている。 数学的には、これはリーマン計量の保存を意味する。 ニューラルネットワークは、任意の精度で表面を近似し、微分幾何学量の計算を可能にするため、表面再構成問題を解決するのに最適な遊び場を提供する。 本稿では,画像列から連続的な変形可能な表面を推定する手法を提案する。

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