論文の概要: NEF: Neural Edge Fields for 3D Parametric Curve Reconstruction from Multi-view Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07653v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 06:45:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 16:17:47.568236
• Title: NEF: Neural Edge Fields for 3D Parametric Curve Reconstruction from Multi-view Images
• Title（参考訳）: NEF:多視点画像からの3次元パラメトリック曲線再構成のためのニューラルネットワーク
• Authors: Yunfan Ye, Renjiao Yi, Zhirui Gao, Chenyang Zhu, Zhiping Cai, Kai Xu
• Abstract要約: キャリブレーションされた多視点画像から物体の3次元特徴曲線を再構成する問題について検討する。 ニューラルエッジ場(NEF)と呼ばれる3次元エッジの密度分布を表すニューラル暗黙フィールドを学習する。 NEFは、所定のビューで2次元エッジマップを描画するビューベースのレンダリングロスで最適化され、そのビューの画像から抽出された接地トラスエッジマップと比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.303674194874457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of reconstructing 3D feature curves of an object from a set of calibrated multi-view images. To do so, we learn a neural implicit field representing the density distribution of 3D edges which we refer to as Neural Edge Field (NEF). Inspired by NeRF, NEF is optimized with a view-based rendering loss where a 2D edge map is rendered at a given view and is compared to the ground-truth edge map extracted from the image of that view. The rendering-based differentiable optimization of NEF fully exploits 2D edge detection, without needing a supervision of 3D edges, a 3D geometric operator or cross-view edge correspondence. Several technical designs are devised to ensure learning a range-limited and view-independent NEF for robust edge extraction. The final parametric 3D curves are extracted from NEF with an iterative optimization method. On our benchmark with synthetic data, we demonstrate that NEF outperforms existing state-of-the-art methods on all metrics. Project page: https://yunfan1202.github.io/NEF/.
• Abstract（参考訳）: キャリブレーションされた多視点画像から物体の3次元特徴曲線を再構成する問題について検討する。 そのために,ニューラルエッジフィールド (nef) と呼ばれる3次元エッジの密度分布を表すニューラル暗黙的場を学習する。 NeRFにインスパイアされたNEFは、所定のビューで2次元エッジマップを描画するビューベースのレンダリング損失を最適化し、そのビューの画像から抽出した接地トラスエッジマップと比較する。 NEFのレンダリングベースの微分可能最適化は、3Dエッジ、3D幾何演算子、またはクロスビューエッジ対応を監督することなく、2Dエッジ検出を完全に活用する。 いくつかの技術設計は、堅牢なエッジ抽出のための範囲制限とビュー非依存のNEFを確実に学習するために考案された。 最終パラメトリックな3次元曲線は繰り返し最適化法を用いてNEFから抽出される。 合成データを用いたベンチマークでは、NEFが既存の最先端手法をすべての指標で上回っていることを示す。 プロジェクトページ: https://yunfan1202.github.io/nef/

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