論文の概要: Generalizing Single-View 3D Shape Retrieval to Occlusions and Unseen Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00405v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 05:39:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 17:28:30.368565
• Title: Generalizing Single-View 3D Shape Retrieval to Occlusions and Unseen Objects
• Title（参考訳）: 咬合と見えない物体への単一視点3次元形状検索の一般化
• Authors: Qirui Wu, Daniel Ritchie, Manolis Savva, Angel X. Chang
• Abstract要約: シングルビュー3D形状検索は、利用可能な3Dデータの増大に伴ってますます重要になる課題である。 我々は,3つの異なる軸に沿って一視点の3次元形状検索を体系的に評価し,物体の閉塞や切り離しの存在,見えない3次元形状データへの一般化,入力画像における見えない物体への一般化について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.32128461720876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-view 3D shape retrieval is a challenging task that is increasingly important with the growth of available 3D data. Prior work that has studied this task has not focused on evaluating how realistic occlusions impact performance, and how shape retrieval methods generalize to scenarios where either the target 3D shape database contains unseen shapes, or the input image contains unseen objects. In this paper, we systematically evaluate single-view 3D shape retrieval along three different axes: the presence of object occlusions and truncations, generalization to unseen 3D shape data, and generalization to unseen objects in the input images. We standardize two existing datasets of real images and propose a dataset generation pipeline to produce a synthetic dataset of scenes with multiple objects exhibiting realistic occlusions. Our experiments show that training on occlusion-free data as was commonly done in prior work leads to significant performance degradation for inputs with occlusion. We find that that by first pretraining on our synthetic dataset with occlusions and then finetuning on real data, we can significantly outperform models from prior work and demonstrate robustness to both unseen 3D shapes and unseen objects.
• Abstract（参考訳）: シングルビュー3D形状検索は、利用可能な3Dデータの増大に伴ってますます重要になる課題である。 これまでの研究では、現実的なオクルージョンがパフォーマンスに与える影響や、対象の3d形状データベースが見当たらない形状を含むシナリオや、入力画像が見当たらないオブジェクトを含むシナリオに、形状検索手法がどのように一般化するかを評価していない。 本稿では,3つの異なる軸に沿った一視点3次元形状検索を体系的に評価する。物体の閉塞や切り離しの存在,見えない3次元形状データへの一般化,入力画像における見えない物体への一般化である。 実画像の既存の2つのデータセットを標準化し、現実的なオクルージョンを示す複数のオブジェクトからなるシーンの合成データセットを生成するデータセット生成パイプラインを提案する。 実験の結果,従来のオクルージョンフリーデータのトレーニングは,オクルージョンを伴う入力に対して,大幅な性能低下をもたらすことがわかった。 人工データセットをオクルージョンで事前訓練し、実際のデータを微調整することで、以前の作業からモデルを大幅に上回り、目に見えない3D形状と見えない物体の両方に対して堅牢性を示すことができることがわかった。

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