論文の概要: Intrinsic Appearance Decomposition Using Point Cloud Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10924v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 14:51:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 12:41:31.428597
• Title: Intrinsic Appearance Decomposition Using Point Cloud Representation
• Title（参考訳）: 点雲表現を用いた固有出現分解
• Authors: Xiaoyan Xing, Konrad Groh, Sezer Karaoglu, Theo Gevers
• Abstract要約: 提案手法であるPoint Intrinsic Netは,点雲表現を用いてアルベド,光源方向,シェーディングを共同で予測する。 PoInt-Netの利点は、正確性の観点からは、データセットをまたいだ複数のメトリクスにおける2D表現アプローチよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.604323410897559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intrinsic decomposition is to infer the albedo and shading from the image. Since it is a heavily ill-posed problem, previous methods rely on prior assumptions from 2D images, however, the exploration of the data representation itself is limited. The point cloud is known as a rich format of scene representation, which naturally aligns the geometric information and the color information of an image. Our proposed method, Point Intrinsic Net, in short, PoInt-Net, jointly predicts the albedo, light source direction, and shading, using point cloud representation. Experiments reveal the benefits of PoInt-Net, in terms of accuracy, it outperforms 2D representation approaches on multiple metrics across datasets; in terms of efficiency, it trains on small-scale point clouds and performs stably on any-scale point clouds; in terms of robustness, it only trains on single object level dataset, and demonstrates reasonable generalization ability for unseen objects and scenes.
• Abstract（参考訳）: 内在分解は、画像からアルベドとシェーディングを推測することである。 かなり不適切な問題であるため、以前の方法は2d画像からの事前の仮定に依存しているが、データ表現自体の探索は限られている。 点雲は、画像の幾何学的情報と色情報を自然に整列する豊かなシーン表現形式として知られている。 提案手法であるPoint Intrinsic Net, 略してPoInt-Netは, 点雲表現を用いてアルベド, 光源方向, シェーディングを共同で予測する。 実験によれば、point-netの利点は、精度の面では、データセットをまたがる複数のメトリクスに対する2d表現アプローチよりも優れており、効率の面では、小規模のポイントクラウド上でトレーニングされ、任意のスケールのポイントクラウド上で安定して実行される。

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