論文の概要: Color-NeuS: Reconstructing Neural Implicit Surfaces with Color

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06962v2
• Date: Tue, 19 Dec 2023 14:29:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 23:36:40.750987
• Title: Color-NeuS: Reconstructing Neural Implicit Surfaces with Color
• Title（参考訳）: Color-NeuS:カラーによるニューラルインプリシト表面の再構成
• Authors: Licheng Zhong, Lixin Yang, Kailin Li, Haoyu Zhen, Mei Han, Cewu Lu
• Abstract要約: 多視点画像やモノクロ映像から物体表面を再構成する手法を開発した。 我々は、リライトネットワークを介してボリュームレンダリング性能を維持しながら、ビュー依存色をニューラルボリュームレンダリングから除去する。 その結果、メッシュをカラーで再構築できる既存の手法に勝る結果となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.90825914361547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The reconstruction of object surfaces from multi-view images or monocular video is a fundamental issue in computer vision. However, much of the recent research concentrates on reconstructing geometry through implicit or explicit methods. In this paper, we shift our focus towards reconstructing mesh in conjunction with color. We remove the view-dependent color from neural volume rendering while retaining volume rendering performance through a relighting network. Mesh is extracted from the signed distance function (SDF) network for the surface, and color for each surface vertex is drawn from the global color network. To evaluate our approach, we conceived a in hand object scanning task featuring numerous occlusions and dramatic shifts in lighting conditions. We've gathered several videos for this task, and the results surpass those of any existing methods capable of reconstructing mesh alongside color. Additionally, our method's performance was assessed using public datasets, including DTU, BlendedMVS, and OmniObject3D. The results indicated that our method performs well across all these datasets. Project page: https://colmar-zlicheng.github.io/color_neus.
• Abstract（参考訳）: 多視点画像やモノクロ映像からの物体表面の再構成は、コンピュータビジョンの基本的な問題である。 しかし、最近の研究の多くは、暗黙的あるいは明示的な方法による幾何学の再構築に集中している。 本稿では,色に合わせてメッシュの再構築に焦点を移す。 我々は、リライトネットワークを介してボリュームレンダリング性能を維持しながら、ビュー依存色をニューラルボリュームレンダリングから除去する。 表面の符号付き距離関数(SDF)ネットワークからメッシュを抽出し、グローバルカラーネットワークから各表面頂点の色を描画する。 提案手法を評価するため,照明条件に多数の閉塞や劇的な変化を伴う手動物体スキャンタスクを考案した。 このタスクのためにいくつかのビデオを集めましたが、結果はメッシュをカラーで再構築できる既存の方法よりも優れています。 さらに,DTU,BlendedMVS,OmniObject3Dなどの公開データセットを用いて評価を行った。 その結果,本手法はすべてのデータセットに対して良好に動作することがわかった。 プロジェクトページ: https://colmar-zlicheng.github.io/color_neus。

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