論文の概要: SAOR: Single-View Articulated Object Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13514v3
• Date: Mon, 8 Apr 2024 11:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 05:36:49.801010
• Title: SAOR: Single-View Articulated Object Reconstruction
• Title（参考訳）: SAOR:シングルビューArticulated Object Restruction
• Authors: Mehmet Aygün, Oisin Mac Aodha,
• Abstract要約: 野生で撮影された単一画像から3次元形状, テクスチャ, 視点を推定するための新しいアプローチであるSAORを紹介する。 事前に定義されたカテゴリ固有の3Dテンプレートや調整された3Dスケルトンに依存する従来のアプローチとは異なり、SAORは3Dオブジェクトの形状を事前に必要とせずに、スケルトンフリーのパーツベースモデルで単一ビューイメージコレクションから形状を明瞭化することを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.2716639564414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce SAOR, a novel approach for estimating the 3D shape, texture, and viewpoint of an articulated object from a single image captured in the wild. Unlike prior approaches that rely on pre-defined category-specific 3D templates or tailored 3D skeletons, SAOR learns to articulate shapes from single-view image collections with a skeleton-free part-based model without requiring any 3D object shape priors. To prevent ill-posed solutions, we propose a cross-instance consistency loss that exploits disentangled object shape deformation and articulation. This is helped by a new silhouette-based sampling mechanism to enhance viewpoint diversity during training. Our method only requires estimated object silhouettes and relative depth maps from off-the-shelf pre-trained networks during training. At inference time, given a single-view image, it efficiently outputs an explicit mesh representation. We obtain improved qualitative and quantitative results on challenging quadruped animals compared to relevant existing work.
• Abstract（参考訳）: 野生で撮影された単一画像から3次元形状, テクスチャ, 視点を推定するための新しいアプローチであるSAORを紹介する。 事前に定義されたカテゴリ固有の3Dテンプレートや調整された3Dスケルトンに依存する従来のアプローチとは異なり、SAORは3Dオブジェクトの形状を事前に必要とせずに、スケルトンフリーのパーツベースモデルで単一ビューイメージコレクションから形状を明瞭化することを学ぶ。 そこで本研究では,不規則な物体形状の変形と調音を利用するクロスインスタンス整合損失を提案する。 これは、トレーニング中の視点の多様性を高めるために、新しいシルエットベースのサンプリングメカニズムによって助けられる。 本手法は,トレーニング中に市販の事前訓練ネットワークから推定対象シルエットと相対深度マップのみを必要とする。 単一のビュー画像が与えられた推論時に、明示的なメッシュ表現を効率よく出力する。 我々は,既存の研究と比較して,挑戦的な四足動物に対する質的,定量的な結果を得た。

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