論文の概要: View-Dependent Octree-based Mesh Extraction in Unbounded Scenes for
Procedural Synthetic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08364v1
- Date: Wed, 13 Dec 2023 18:56:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 14:24:14.748224
- Title: View-Dependent Octree-based Mesh Extraction in Unbounded Scenes for
Procedural Synthetic Data
- Title(参考訳): 手続き型合成データのための非有界シーンにおけるビュー依存オクターベースメッシュ抽出
- Authors: Zeyu Ma, Alexander Raistrick, Lahav Lipson, Jia Deng
- Abstract要約: 手続き署名距離関数(SDF)は、大規模な詳細なシーンをモデル化するための強力なツールである。
OcMesherというメッシュ抽出アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 71.22495169640239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Procedural synthetic data generation has received increasing attention in
computer vision. Procedural signed distance functions (SDFs) are a powerful
tool for modeling large-scale detailed scenes, but existing mesh extraction
methods have artifacts or performance profiles that limit their use for
synthetic data. We propose OcMesher, a mesh extraction algorithm that
efficiently handles high-detail unbounded scenes with perfect view-consistency,
with easy export to downstream real-time engines. The main novelty of our
solution is an algorithm to construct an octree based on a given SDF and
multiple camera views. We performed extensive experiments, and show our
solution produces better synthetic data for training and evaluation of computer
vision models.
- Abstract(参考訳): 手続き型合成データ生成はコンピュータビジョンにおいて注目を集めている。
手続き署名距離関数(SDF)は、大規模な詳細なシーンをモデル化するための強力なツールであるが、既存のメッシュ抽出手法には、合成データの使用を制限するアーティファクトやパフォーマンスプロファイルがある。
OcMesherというメッシュ抽出アルゴリズムは,下流のリアルタイムエンジンに容易にエクスポート可能な完全ビュー一貫性を持つ高精細非バウンドシーンを効率的に処理する。
我々のソリューションの主な新規性は、与えられたSDFと複数のカメラビューに基づいてオクツリーを構築するアルゴリズムである。
我々は広範な実験を行い,コンピュータビジョンモデルのトレーニングと評価のために,より良い合成データを生成する方法を示した。
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