論文の概要: NDC-Scene: Boost Monocular 3D Semantic Scene Completion in Normalized Device Coordinates Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14616v3
• Date: Wed, 11 Oct 2023 22:15:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 15:08:06.710007
• Title: NDC-Scene: Boost Monocular 3D Semantic Scene Completion in Normalized Device Coordinates Space
• Title（参考訳）: NDCシーン:正規化デバイス座標空間における単分子3次元セマンティックシーン補完
• Authors: Jiawei Yao, Chuming Li, Keqiang Sun, Yingjie Cai, Hao Li, Wanli Ouyang and Hongsheng Li
• Abstract要約: SSC(Monocular 3D Semantic Scene Completion)は、単一の画像から複雑なセマンティックスや幾何学的形状を予測し、3D入力を必要としないため、近年大きな注目を集めている。 我々は,3次元空間に投影された2次元特徴の特徴的曖昧さ,3次元畳み込みのPose Ambiguity,深さの異なる3次元畳み込みにおける不均衡など,現在の最先端手法におけるいくつかの重要な問題を明らかにする。 シーン補完ネットワーク(NDC-Scene)を考案し,2を直接拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.6067460464962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular 3D Semantic Scene Completion (SSC) has garnered significant attention in recent years due to its potential to predict complex semantics and geometry shapes from a single image, requiring no 3D inputs. In this paper, we identify several critical issues in current state-of-the-art methods, including the Feature Ambiguity of projected 2D features in the ray to the 3D space, the Pose Ambiguity of the 3D convolution, and the Computation Imbalance in the 3D convolution across different depth levels. To address these problems, we devise a novel Normalized Device Coordinates scene completion network (NDC-Scene) that directly extends the 2D feature map to a Normalized Device Coordinates (NDC) space, rather than to the world space directly, through progressive restoration of the dimension of depth with deconvolution operations. Experiment results demonstrate that transferring the majority of computation from the target 3D space to the proposed normalized device coordinates space benefits monocular SSC tasks. Additionally, we design a Depth-Adaptive Dual Decoder to simultaneously upsample and fuse the 2D and 3D feature maps, further improving overall performance. Our extensive experiments confirm that the proposed method consistently outperforms state-of-the-art methods on both outdoor SemanticKITTI and indoor NYUv2 datasets. Our code are available at https://github.com/Jiawei-Yao0812/NDCScene.
• Abstract（参考訳）: SSC(Monocular 3D Semantic Scene Completion)は、単一の画像から複雑な意味や幾何学的形状を予測し、3D入力を必要としないため、近年注目されている。 本稿では,3次元空間への投影された2次元特徴のあいまいさ,3次元畳み込みのポーズあいまいさ,奥行きの異なる3次元畳み込みにおける計算の不均衡など,現在の最先端手法におけるいくつかの重要な問題を明らかにする。 これらの問題に対処するために,デコンボリューション操作による深度次元の漸進的復元により,2次元特徴写像を世界空間に直接ではなく,正規化デバイスコーディネート(NDC)空間へ直接拡張する新しいシーンコンプリートネットワーク(NDC-Scene)を考案した。 実験の結果, 対象の3次元空間から提案する正規化デバイス座標への計算のほとんどを移動させることで, 単眼sscタスクが有効となることがわかった。 さらに,2次元特徴マップと3次元特徴マップを同時に重ね合わせて融合させる奥行き適応型デュアルデコーダの設計を行い,全体的な性能をさらに向上した。 提案手法は,屋外のセマンティックKITTIと屋内のNYUv2データセットの両方において,常に最先端の手法より優れていることを確認した。 私たちのコードはhttps://github.com/Jiawei-Yao0812/NDCSceneで公開されています。

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