論文の概要: Volumetric Wireframe Parsing from Neural Attraction Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10206v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 07:25:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-23 11:29:02.300177
• Title: Volumetric Wireframe Parsing from Neural Attraction Fields
• Title（参考訳）: ニューラルアトラクション場からのボリュームワイヤフレーム解析
• Authors: Nan Xue and Bin Tan and Yuxi Xiao and Liang Dong and Gui-Song Xia and Tianfu Wu
• Abstract要約: 原始スケッチは、2Dおよび2.5D画像を処理するための基本的なパラダイムである。 本稿では, 3次元接合による3次元セグメントの計算により, プリミティブスケッチをさらに推し進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.806441019002676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The primal sketch is a fundamental representation in Marr's vision theory, which allows for parsimonious image-level processing from 2D to 2.5D perception. This paper takes a further step by computing 3D primal sketch of wireframes from a set of images with known camera poses, in which we take the 2D wireframes in multi-view images as the basis to compute 3D wireframes in a volumetric rendering formulation. In our method, we first propose a NEural Attraction (NEAT) Fields that parameterizes the 3D line segments with coordinate Multi-Layer Perceptrons (MLPs), enabling us to learn the 3D line segments from 2D observation without incurring any explicit feature correspondences across views. We then present a novel Global Junction Perceiving (GJP) module to perceive meaningful 3D junctions from the NEAT Fields of 3D line segments by optimizing a randomly initialized high-dimensional latent array and a lightweight decoding MLP. Benefitting from our explicit modeling of 3D junctions, we finally compute the primal sketch of 3D wireframes by attracting the queried 3D line segments to the 3D junctions, significantly simplifying the computation paradigm of 3D wireframe parsing. In experiments, we evaluate our approach on the DTU and BlendedMVS datasets with promising performance obtained. As far as we know, our method is the first approach to achieve high-fidelity 3D wireframe parsing without requiring explicit matching.
• Abstract（参考訳）: 原始スケッチは、Marrの視覚理論の基本的な表現であり、2Dから2.5Dの知覚まで類似した画像レベルの処理を可能にする。 本稿では,多視点画像の2次元ワイヤフレームをボリュームレンダリングの定式化の基礎として捉えた,既知のカメラポーズを持つ画像集合からのワイヤフレームの3次元プリミティブスケッチの計算により,さらに一歩進める。 本研究では,まず3次元線分を座標多層パーセプトロン(mlps)でパラメータ化するニューラルアトラクション(neat)フィールドを提案する。 次に、ランダムに初期化された高次元ラテントアレイと軽量復号MLPを最適化することにより、3次元ラインセグメントのNEATフィールドから有意義な3次元接合を知覚する新しいグローバルジャンクション知覚(GJP)モジュールを提案する。 3次元ワイヤフレーム解析の計算パラダイムを著しく単純化し, 3次元配線セグメントを3次元接合に誘引することで, 最終的に3次元ワイヤフレームの原始スケッチを計算する。 実験では,DTUおよびBlendedMVSデータセットに対するアプローチを有望な性能で評価した。 我々の知る限り、この手法は明示的なマッチングを必要とせず、高忠実度な3dワイヤフレーム解析を実現する最初の手法である。

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