論文の概要: NAVI: Category-Agnostic Image Collections with High-Quality 3D Shape and Pose Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09109v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 16:12:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 17:36:08.317345
• Title: NAVI: Category-Agnostic Image Collections with High-Quality 3D Shape and Pose Annotations
• Title（参考訳）: NAVI: 高品質な3次元形状とポスアノテーションを持つカテゴリ非依存画像コレクション
• Authors: Varun Jampani, Kevis-Kokitsi Maninis, Andreas Engelhardt, Arjun Karpur, Karen Truong, Kyle Sargent, Stefan Popov, Andr\'e Araujo, Ricardo Martin-Brualla, Kaushal Patel, Daniel Vlasic, Vittorio Ferrari, Ameesh Makadia, Ce Liu, Yuanzhen Li, Howard Zhou
• Abstract要約: NAVIは、高品質な3Dスキャンと画像ごとの2D-3Dアライメントを備えたカテゴリに依存しない画像コレクションの新しいデータセットである。 これらの2D-3Dアライメントにより,高密度画素対応,深度,セグメンテーションマップなどの正確な微分アノテーションを抽出できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.95582364215548
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in neural reconstruction enable high-quality 3D object reconstruction from casually captured image collections. Current techniques mostly analyze their progress on relatively simple image collections where Structure-from-Motion (SfM) techniques can provide ground-truth (GT) camera poses. We note that SfM techniques tend to fail on in-the-wild image collections such as image search results with varying backgrounds and illuminations. To enable systematic research progress on 3D reconstruction from casual image captures, we propose NAVI: a new dataset of category-agnostic image collections of objects with high-quality 3D scans along with per-image 2D-3D alignments providing near-perfect GT camera parameters. These 2D-3D alignments allow us to extract accurate derivative annotations such as dense pixel correspondences, depth and segmentation maps. We demonstrate the use of NAVI image collections on different problem settings and show that NAVI enables more thorough evaluations that were not possible with existing datasets. We believe NAVI is beneficial for systematic research progress on 3D reconstruction and correspondence estimation. Project page: https://navidataset.github.io
• Abstract（参考訳）: ニューラル再構成の最近の進歩は、カジュアルにキャプチャされた画像コレクションから高品質な3Dオブジェクトの再構築を可能にする。 現在の技術は、比較的単純な画像収集の進捗を分析し、SfM(Structure-from-Motion)技術はGTカメラのポーズを提供することができる。 sfm技術は,背景や照明の異なる画像検索結果など,野生のイメージコレクションでは失敗する傾向がある。 カジュアル・イメージ・キャプチャーからの3D再構成を体系的に研究するために,高品質な3Dスキャンと画像毎の2D-3Dアライメントにより,ほぼ完璧なGTカメラパラメータを提供するNAVIを提案する。 これらの2D-3Dアライメントにより,高密度画素対応,深度,セグメンテーションマップなどの正確な微分アノテーションを抽出できる。 NAVIイメージコレクションを異なる問題設定で使用し、NAVIが既存のデータセットでは不可能なより詳細な評価を可能にすることを示す。 NAVIは3次元再構成と対応推定の体系的な研究の進展に有用であると考えている。 プロジェクトページ: https://navidataset.github.io

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