論文の概要: DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14132v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 18:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 13:44:02.547252
• Title: DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy
• Title（参考訳）: DUSt3R:幾何学的な3Dビジョン
• Authors: Shuzhe Wang, Vincent Leroy, Yohann Cabon, Boris Chidlovskii, Jerome Revaud
• Abstract要約: Dense and Unconstrained Stereo 3D Reconstruction of arbitrary image collections。 本定式化は単眼および両眼の再建症例を円滑に統一することを示す。 私たちの定式化はシーンの3Dモデルと深度情報を直接提供しますが、興味深いことに、シームレスに回復できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.088432378237606
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view stereo reconstruction (MVS) in the wild requires to first estimate the camera parameters e.g. intrinsic and extrinsic parameters. These are usually tedious and cumbersome to obtain, yet they are mandatory to triangulate corresponding pixels in 3D space, which is the core of all best performing MVS algorithms. In this work, we take an opposite stance and introduce DUSt3R, a radically novel paradigm for Dense and Unconstrained Stereo 3D Reconstruction of arbitrary image collections, i.e. operating without prior information about camera calibration nor viewpoint poses. We cast the pairwise reconstruction problem as a regression of pointmaps, relaxing the hard constraints of usual projective camera models. We show that this formulation smoothly unifies the monocular and binocular reconstruction cases. In the case where more than two images are provided, we further propose a simple yet effective global alignment strategy that expresses all pairwise pointmaps in a common reference frame. We base our network architecture on standard Transformer encoders and decoders, allowing us to leverage powerful pretrained models. Our formulation directly provides a 3D model of the scene as well as depth information, but interestingly, we can seamlessly recover from it, pixel matches, relative and absolute camera. Exhaustive experiments on all these tasks showcase that the proposed DUSt3R can unify various 3D vision tasks and set new SoTAs on monocular/multi-view depth estimation as well as relative pose estimation. In summary, DUSt3R makes many geometric 3D vision tasks easy.
• Abstract（参考訳）: 野におけるマルチビューステレオ再構成(MVS)は、まずカメラパラメータ、例えば本質的パラメータと外生的パラメータを推定する必要がある。 これらは通常、面倒で扱いにくいが、3d空間で対応するピクセルを三角測量することが必須であり、mvsアルゴリズムのコアとなる。 本研究では,カメラのキャリブレーションや視点のポーズに関する事前情報無しで操作する,任意の画像コレクションの高密度かつ無拘束なステレオ3次元再構成のための画期的なパラダイムであるdust3rを紹介する。 我々は,通常の投影型カメラモデルのハード制約を緩和し,ペアワイズリコンストラクション問題をポイントマップの回帰として配置した。 本定式化は単眼および両眼の再建症例を円滑に統一することを示す。 さらに,2つ以上の画像が提供される場合,共通参照フレーム内のすべての対のポイントマップを表現する,シンプルで効果的なグローバルアライメント戦略を提案する。 ネットワークアーキテクチャは標準のトランスフォーマエンコーダとデコーダに基づいており、強力な事前学習モデルを活用することができます。 私たちの定式化はシーンの3Dモデルと深度情報を直接提供しますが、興味深いことに、シームレスに回復できます。 これらの課題に対する実験により、提案されたDUSt3Rは様々な3次元視覚タスクを統一し、モノクロ/マルチビュー深度推定と相対ポーズ推定に新たなSoTAを設定できることが示されている。 要約すると、DUSt3Rは多くの幾何学的3D視覚タスクを容易にする。

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