論文の概要: DiViNeT: 3D Reconstruction from Disparate Views via Neural Template Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04699v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 18:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 18:12:54.102293
• Title: DiViNeT: 3D Reconstruction from Disparate Views via Neural Template Regularization
• Title（参考訳）: ニューラルテンプレート正規化による異なる視点からの3次元再構成
• Authors: Aditya Vora, Akshay Gadi Patil, Hao Zhang
• Abstract要約: 本稿では3つの異なるRGB画像を入力として用いたボリュームレンダリングに基づくニューラルサーフェス再構成手法を提案する。 我々のキーとなる考え方は、非常に悪用され、DiViNetと呼ばれる方法を残した再構築を2段階で行うことです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.059300082618133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a volume rendering-based neural surface reconstruction method that takes as few as three disparate RGB images as input. Our key idea is to regularize the reconstruction, which is severely ill-posed and leaving Our method, coined DiViNet, operates in two stages. The first stage learns the templates, in the form of 3D Gaussian functions, across different scenes, without 3D supervision. In the reconstruction stage, our predicted templates serve as anchors to help ``stitch'' the surfaces over sparse regions. We demonstrate that our approach is not only able to complete the surface geometry but also reconstructs surface details to a reasonable extent from few disparate input views. On the DTU and BlendedMVS datasets, our approach achieves the best reconstruction quality among existing methods in the presence of such sparse views, and performs on par, if not better, with competing methods when dense views are employed as inputs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では3つの異なるRGB画像を入力として用いたボリュームレンダリングに基づくニューラルサーフェス再構成手法を提案する。 我々のキーとなる考え方は、非常に悪用され、DiViNetと呼ばれる方法を残した再構築を2段階で行うことです。 第1段階では、3dのガウス関数の形でテンプレートを学習し、3dの監督なしで異なるシーンを横断する。 再構成段階では、予測テンプレートがアンカーとして機能し、スパース領域の表面の ``stitch' を支援する。 本手法は, 表面形状を完備するだけでなく, 若干の異なる入力視点から表面細部を合理的に再構成できることを実証する。 dtu と blendedmvs データセットでは,このようなスパースビューが存在する場合において,既存メソッドの最高の再構成品質を達成し,かつ,高精細ビューを入力として使用する場合の競合メソッドと同等に実行する。

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