論文の概要: Cross-Dimensional Refined Learning for Real-Time 3D Visual Perception from Monocular Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09248v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 11:53:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:51:00.364046
• Title: Cross-Dimensional Refined Learning for Real-Time 3D Visual Perception from Monocular Video
• Title（参考訳）: 単眼映像からのリアルタイム3次元視覚知覚のためのクロス次元精密学習
• Authors: Ziyang Hong, C. Patrick Yue
• Abstract要約: 本稿では3次元シーンの幾何学的構造と意味的ラベルを協調的に知覚する新しいリアルタイム能動的学習法を提案する。 本稿では,3次元メッシュと3次元セマンティックラベリングの両方をリアルタイムに抽出する,エンドツーエンドのクロスディメンテーションニューラルネットワーク(CDRNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel real-time capable learning method that jointly perceives a 3D scene's geometry structure and semantic labels. Recent approaches to real-time 3D scene reconstruction mostly adopt a volumetric scheme, where a truncated signed distance function (TSDF) is directly regressed. However, these volumetric approaches tend to focus on the global coherence of their reconstructions, which leads to a lack of local geometrical detail. To overcome this issue, we propose to leverage the latent geometrical prior knowledge in 2D image features by explicit depth prediction and anchored feature generation, to refine the occupancy learning in TSDF volume. Besides, we find that this cross-dimensional feature refinement methodology can also be adopted for the semantic segmentation task. Hence, we proposed an end-to-end cross-dimensional refinement neural network (CDRNet) to extract both 3D mesh and 3D semantic labeling in real time. The experiment results show that the proposed method achieves state-of-the-art 3D perception efficiency on multiple datasets, which indicates the great potential of our method for industrial applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元シーンの幾何学的構造と意味的ラベルを共同で知覚する,新しいリアルタイム学習手法を提案する。 近年のリアルタイム3次元シーン再構築へのアプローチは,TSDF(Truncated signed distance function)を直接回帰するボリュームスキームが主流となっている。 しかしながら、これらのボリューム的アプローチは、その再構築のグローバルなコヒーレンスに焦点を当てる傾向にあり、局所的な幾何学的詳細が欠如している。 そこで本研究では,2次元画像特徴量における潜在幾何学的事前知識を,鮮明な深度予測とアンカー付き特徴生成により活用し,TSDFボリュームにおける占有学習を洗練することを提案する。 さらに,この横断的特徴洗練手法が意味的セグメント化タスクにも適用可能であることを見出した。 そこで我々は,3次元メッシュと3次元セマンティックラベリングの両方をリアルタイムで抽出する,エンドツーエンドのクロスディメンテーションニューラルネットワーク(CDRNet)を提案する。 実験の結果, 提案手法は, 複数のデータセット上での最先端の3次元知覚効率を実現し, 産業応用の可能性を示している。

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