論文の概要: 3D Reconstruction of Objects in Hands without Real World 3D Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03036v2
• Date: Mon, 23 Sep 2024 14:38:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:13:22.894430
• Title: 3D Reconstruction of Objects in Hands without Real World 3D Supervision
• Title（参考訳）: 実世界3次元シュミレーションを伴わない手の物体の3次元再構成
• Authors: Aditya Prakash, Matthew Chang, Matthew Jin, Ruisen Tu, Saurabh Gupta,
• Abstract要約: ハンドヘルドオブジェクトを再構築するためのモデル学習をスケールアップするために,3Dインスペクションを活用するモジュールを提案する。 具体的には、ビデオから多視点2Dマスクの監視を抽出し、形状収集から3次元形状の前兆を抽出する。 我々はこれらの間接的な3次元キューを用いて、単一のRGB画像から物体の3次元形状を予測する占有ネットワークを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.70221786947807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prior works for reconstructing hand-held objects from a single image train models on images paired with 3D shapes. Such data is challenging to gather in the real world at scale. Consequently, these approaches do not generalize well when presented with novel objects in in-the-wild settings. While 3D supervision is a major bottleneck, there is an abundance of a) in-the-wild raw video data showing hand-object interactions and b) synthetic 3D shape collections. In this paper, we propose modules to leverage 3D supervision from these sources to scale up the learning of models for reconstructing hand-held objects. Specifically, we extract multiview 2D mask supervision from videos and 3D shape priors from shape collections. We use these indirect 3D cues to train occupancy networks that predict the 3D shape of objects from a single RGB image. Our experiments in the challenging object generalization setting on in-the-wild MOW dataset show 11.6% relative improvement over models trained with 3D supervision on existing datasets.
• Abstract（参考訳）: 以前は、手持ちの物体を1枚のイメージトレインモデルから3次元形状と組み合わせた画像に再構成する作業を行っていた。 このようなデータは、現実の世界で大規模に収集することは困難である。 したがって、これらの手法は、新しいオブジェクトをウィジェット内で提示する際には、うまく一般化しない。 3Dの監督は大きなボトルネックだが、多岐にわたる。 a)手動物体の相互作用と映像データ b) 合成3次元形状コレクション 本稿では,これらのソースから3Dインスペクションを活用するモジュールを提案し,ハンドヘルドオブジェクトの再構築のためのモデル学習をスケールアップする。 具体的には、ビデオから多視点2Dマスクの監視を抽出し、形状収集から3次元形状の前兆を抽出する。 我々はこれらの間接的な3次元キューを用いて、単一のRGB画像から物体の3次元形状を予測する占有ネットワークを訓練する。 既存のデータセットを3Dで教師するモデルよりも11.6%の相対的な改善が見られた。

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