Fugu-MT 論文翻訳(概要): LIST: Learning Implicitly from Spatial Transformers for Single-View 3D Reconstruction

論文の概要: LIST: Learning Implicitly from Spatial Transformers for Single-View 3D Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12194v1
Date: Sun, 23 Jul 2023 01:01:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-25 17:19:15.241738
Title: LIST: Learning Implicitly from Spatial Transformers for Single-View 3D Reconstruction
Title（参考訳）: LIST:シングルビュー3次元再構成のための空間変換器からの学習
Authors: Mohammad Samiul Arshad and William J. Beksi
Abstract要約: Listは、局所的およびグローバルな画像特徴を活用して、単一の画像から3Dオブジェクトの幾何学的および位相的構造を再構築する、新しいニューラルネットワークである。合成画像と実世界の画像から3Dオブジェクトを再構成する際のモデルの有用性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.107705550575662
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate reconstruction of both the geometric and topological details of a 3D object from a single 2D image embodies a fundamental challenge in computer vision. Existing explicit/implicit solutions to this problem struggle to recover self-occluded geometry and/or faithfully reconstruct topological shape structures. To resolve this dilemma, we introduce LIST, a novel neural architecture that leverages local and global image features to accurately reconstruct the geometric and topological structure of a 3D object from a single image. We utilize global 2D features to predict a coarse shape of the target object and then use it as a base for higher-resolution reconstruction. By leveraging both local 2D features from the image and 3D features from the coarse prediction, we can predict the signed distance between an arbitrary point and the target surface via an implicit predictor with great accuracy. Furthermore, our model does not require camera estimation or pixel alignment. It provides an uninfluenced reconstruction from the input-view direction. Through qualitative and quantitative analysis, we show the superiority of our model in reconstructing 3D objects from both synthetic and real-world images against the state of the art.
Abstract（参考訳）: 単一の2d画像から3dオブジェクトの幾何学的および位相的詳細を正確に再構築することは、コンピュータビジョンにおける根本的な課題である。既存の明示的・単純解法は、自閉幾何を復元したり、位相的構造を忠実に再構築するのに苦労する。このジレンマを解決するために,局所的および大域的画像特徴を利用した新しいニューラルアーキテクチャであるLISTを導入し,単一の画像から3次元物体の幾何学的および位相的構造を正確に再構築する。対象物体の粗い形状を予測するためにグローバル2次元特徴を用い,高分解能復元のための基盤として利用する。画像からの局所的な2次元特徴と粗い予測からの3次元特徴の両方を活用することで、任意の点とターゲット表面の間の符号付き距離を、暗黙の予測器で高精度に予測できる。さらに,このモデルではカメラ推定や画素アライメントは不要である。インプットビュー方向からの影響のない再構築を提供する。定性的かつ定量的な分析により,合成画像と実世界画像の両方から3次元オブジェクトを再構成する際のモデルの有用性を示す。

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