論文の概要: ZeroShape: Regression-based Zero-shot Shape Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14198v2
• Date: Tue, 16 Jan 2024 08:18:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 23:58:22.881446
• Title: ZeroShape: Regression-based Zero-shot Shape Reconstruction
• Title（参考訳）: ZeroShape: 回帰に基づくゼロショット形状再構成
• Authors: Zixuan Huang, Stefan Stojanov, Anh Thai, Varun Jampani, James M. Rehg
• Abstract要約: 単一画像ゼロショット3次元形状再構成の問題点について検討する。 最近の研究は、3Dアセットの生成的モデリングを通してゼロショット形状復元を学習している。 我々はZeroShapeが最先端の手法よりも優れた性能を発揮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.652766763775226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of single-image zero-shot 3D shape reconstruction. Recent works learn zero-shot shape reconstruction through generative modeling of 3D assets, but these models are computationally expensive at train and inference time. In contrast, the traditional approach to this problem is regression-based, where deterministic models are trained to directly regress the object shape. Such regression methods possess much higher computational efficiency than generative methods. This raises a natural question: is generative modeling necessary for high performance, or conversely, are regression-based approaches still competitive? To answer this, we design a strong regression-based model, called ZeroShape, based on the converging findings in this field and a novel insight. We also curate a large real-world evaluation benchmark, with objects from three different real-world 3D datasets. This evaluation benchmark is more diverse and an order of magnitude larger than what prior works use to quantitatively evaluate their models, aiming at reducing the evaluation variance in our field. We show that ZeroShape not only achieves superior performance over state-of-the-art methods, but also demonstrates significantly higher computational and data efficiency.
• Abstract（参考訳）: 単一画像ゼロショット3次元形状再構成の問題点について検討する。 近年の研究では、3Dアセットの生成モデルを用いてゼロショット形状の再構成を学習しているが、これらのモデルは電車や推論時に計算コストが高い。 対照的に、この問題に対する従来のアプローチは回帰ベースであり、決定論的モデルは直接オブジェクト形状を後退させるように訓練される。 このような回帰法は生成法よりも計算効率が高い。 生成モデリングはハイパフォーマンスに必要なのか、それとも逆にレグレッションベースのアプローチはまだ競争力があるのか? そこで我々は,この領域における収束する発見と新たな洞察に基づいて,ZeroShapeと呼ばれる強力な回帰モデルを構築した。 また、3つの異なる実世界の3Dデータセットのオブジェクトで、大規模な実世界の評価ベンチマークをキュレートします。 この評価ベンチマークは,従来よりも多種多様であり,各分野における評価のばらつきを低減し,定量的評価に用いたものよりも桁違いに大きい。 その結果,ゼロシェイプは最先端の手法よりも優れた性能を実現するだけでなく,計算能力やデータ効率も著しく向上することが示された。

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