論文の概要: Automatically Annotating Indoor Images with CAD Models via RGB-D Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11796v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 15:27:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 14:52:30.558493
• Title: Automatically Annotating Indoor Images with CAD Models via RGB-D Scans
• Title（参考訳）: RGB-DスキャンによるCADモデルによる室内画像の自動アノテーション
• Authors: Stefan Ainetter, Sinisa Stekovic, Friedrich Fraundorfer, Vincent Lepetit
• Abstract要約: 本稿では,RGB-Dスキャンに頼って,オブジェクトのCADモデルを用いた室内シーンの自動アノテート手法を提案する。 提案手法は,手動アノテーションと同程度の精度のアノテーションを検索し,手動で3Dデータに注釈を付けることなく,基礎的な真実として利用することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.52980906432878
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an automatic method for annotating images of indoor scenes with the CAD models of the objects by relying on RGB-D scans. Through a visual evaluation by 3D experts, we show that our method retrieves annotations that are at least as accurate as manual annotations, and can thus be used as ground truth without the burden of manually annotating 3D data. We do this using an analysis-by-synthesis approach, which compares renderings of the CAD models with the captured scene. We introduce a 'cloning procedure' that identifies objects that have the same geometry, to annotate these objects with the same CAD models. This allows us to obtain complete annotations for the ScanNet dataset and the recent ARKitScenes dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RGB-Dスキャンに頼って,オブジェクトのCADモデルを用いた室内シーンの自動アノテート手法を提案する。 3Dの専門家による視覚的評価により,本手法は手動アノテーションと同程度の精度のアノテーションを検索し,手動で3Dデータに注釈を付けることなく,基礎的な真実として利用できることを示す。 我々は、CADモデルのレンダリングとキャプチャされたシーンを比較した分析バイシンセシス手法を用いてこれを行う。 我々は,同じ形状のオブジェクトを識別する「閉鎖手順」を導入し,これらのオブジェクトを同じCADモデルでアノテートする。 これにより、ScanNetデータセットと最近のARKitScenesデータセットの完全なアノテーションを得ることができる。

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