論文の概要: Uni-Fusion: Universal Continuous Mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12678v1
- Date: Wed, 22 Mar 2023 16:21:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 13:39:20.199903
- Title: Uni-Fusion: Universal Continuous Mapping
- Title（参考訳）: Uni-Fusion: ユニバーサルな継続的マッピング
- Authors: Yijun Yuan, Andreas Nuechter
- Abstract要約: 曲面や表面特性(色、赤外など)の普遍的連続写像フレームワークであるUni-Fusionを紹介する。
本稿では,幾何学的および多種多様な特性の符号化をサポートする最初のユニバーサルインプリシット・リサイトモデルを提案する。
1) 表面と色をインクリメンタルに再構成する (2) 2D-to-3D で作製した特性転送 (3) 表面上のテキストCLIP特徴場を生成してオープン語彙のシーン理解を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce Uni-Fusion, an universal continuous mapping framework for
surfaces, surface properties (color, infrared, etc.) and more (latent features
in CLIP embedding space, etc.). We propose the first Universal Implicit
Encoding model that supports encoding of both geometry and various types of
properties (RGB, infrared, feature and etc.) without the need for any training.
Based on that, our framework divides the point cloud into regular grid voxels
and produces a latent feature in each voxel to form a Latent Implicit Map (LIM)
for geometries and arbitrary properties. Then, by fusing a Local LIM of new
frame to Global LIM, an incremental reconstruction is approached. Encoded with
corresponding types of data, our Latent Implicit Map is capable to generate
continuous surfaces, surface properties fields, surface feature fields and any
other possible options. To demonstrate the capabilities of our model, we
implement three applications: (1) incremental reconstruction for surfaces and
color (2) 2D-to-3D fabricated properties transfers (3) open-vocabulary scene
understanding by producing a text CLIP feature field on surfaces. We evaluate
Uni-Fusion by comparing in corresponding applications, from which, Uni-Fusion
shows high flexibility to various of application while performing best or
competitive. The project page of Uni-Fusion is available at
https://jarrome.github.io/Uni-Fusion/
- Abstract（参考訳）: 表面、表面特性(色、赤外など)、その他(CLIP埋め込み空間における最新の特徴など)のための普遍的な連続マッピングフレームワークであるUni-Fusionを紹介する。
本稿では,幾何および様々な特性(rgb,赤外線,特徴など)のエンコーディングをトレーニングを必要とせずにサポートする,初の普遍的暗黙的符号化モデルを提案する。
これに基づいて,本フレームワークは点雲を正規格子ボクセルに分割し,各ボクセルに潜時特徴を発生させ,ジオメトリと任意特性のための潜時インプリシットマップ(LIM)を形成する。
次に、Global LIMに新しいフレームのローカルLIMを融合させることで、漸進的な再構成を行う。
対応するデータ型でエンコードされた潜在暗黙マップは、連続的な表面、表面特性フィールド、表面特徴フィールド、その他の可能なオプションを生成することができる。
1) 表面と色をインクリメンタルに再構成する(2) 2D-to-3D 製造された特性伝達 (3) テキストCLIP特徴体を表面上で生成することにより、オープン語彙のシーン理解を実現する。
我々は, 適合するアプリケーションを比較することで, ユニフュージョンの評価を行い, ベストや競争力を保ちながら, 様々なアプリケーションに対して高い柔軟性を示す。
Uni-Fusionのプロジェクトページはhttps://jarrome.github.io/Uni-Fusion/で公開されている。
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