論文の概要: Sat2Density: Faithful Density Learning from Satellite-Ground Image Pairs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14672v1
• Date: Sun, 26 Mar 2023 10:15:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 18:09:42.541107
• Title: Sat2Density: Faithful Density Learning from Satellite-Ground Image Pairs
• Title（参考訳）: sat2密度:衛星画像対からの忠実密度学習
• Authors: Ming Qian, Jincheng Xiong, Gui-Song Xia, Nan Xue
• Abstract要約: 本稿では,衛星と地上画像のペアを用いた衛星画像の正確な3次元形状表現を開発することを目的とする。 ニューラルレンダリングで使用される密度場表現からインスピレーションを得て、Sat2Densityと呼ばれる新しいアプローチを提案する。 本手法は,3次元シーンの忠実な密度場を幾何学的視点で学習するために,空と非スキー領域の地上パノラマの性質を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.864332370767073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper aims to develop an accurate 3D geometry representation of satellite images using satellite-ground image pairs. Our focus is on the challenging problem of generating ground-view panoramas from satellite images. We draw inspiration from the density field representation used in volumetric neural rendering and propose a new approach, called Sat2Density. Our method utilizes the properties of ground-view panoramas for the sky and non-sky regions to learn faithful density fields of 3D scenes in a geometric perspective. Unlike other methods that require extra 3D information during training, our Sat2Density can automatically learn the accurate and faithful 3D geometry via density representation from 2D-only supervision. This advancement significantly improves the ground-view panorama synthesis task. Additionally, our study provides a new geometric perspective to understand the relationship between satellite and ground-view images in 3D space.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,衛星画像対を用いた衛星画像の正確な3次元形状表現を開発することを目的とする。 衛星画像から地上パノラマ画像を生成するという課題に焦点をあてている。 ボリュームトリクスのニューラルレンダリングで用いられる密度場表現から着想を得て,sat2densityと呼ばれる新しいアプローチを提案する。 本手法は,3次元シーンの忠実な密度場を幾何学的に学習するために,地上パノラマの特性を利用した。 トレーニング中に余分な3D情報を必要とする他の方法とは異なり、Sat2Densityは2Dのみの監視から密度表現を通じて、正確で忠実な3D形状を自動的に学習することができる。 この進歩は、地上視パノラマ合成タスクを大幅に改善する。 さらに,3次元空間における衛星画像と地上画像の関係を理解するための新しい幾何学的視点を提案する。

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