論文の概要: H2O-SDF: Two-phase Learning for 3D Indoor Reconstruction using Object
Surface Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08138v1
- Date: Tue, 13 Feb 2024 00:23:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 17:08:23.745634
- Title: H2O-SDF: Two-phase Learning for 3D Indoor Reconstruction using Object
Surface Fields
- Title(参考訳): H2O-SDF:物体表面場を用いた3次元室内再構成のための2相学習
- Authors: Minyoung Park, Mirae Do, YeonJae Shin, Jaeseok Yoo, Jongkwang Hong,
Joongrock Kim, Chul Lee
- Abstract要約: 本研究では,屋内環境における対象領域と非対象領域を識別する二相学習手法H2O-SDFを提案する。
当社の2相学習フレームワークの基盤は、永続的消滅勾配問題を軽減するために設計された新しい概念であるObject Surface Field (OSF)の導入である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.332162096808092
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advanced techniques using Neural Radiance Fields (NeRF), Signed Distance
Fields (SDF), and Occupancy Fields have recently emerged as solutions for 3D
indoor scene reconstruction. We introduce a novel two-phase learning approach,
H2O-SDF, that discriminates between object and non-object regions within indoor
environments. This method achieves a nuanced balance, carefully preserving the
geometric integrity of room layouts while also capturing intricate surface
details of specific objects. A cornerstone of our two-phase learning framework
is the introduction of the Object Surface Field (OSF), a novel concept designed
to mitigate the persistent vanishing gradient problem that has previously
hindered the capture of high-frequency details in other methods. Our proposed
approach is validated through several experiments that include ablation
studies.
- Abstract(参考訳): ニューラルレージアンス・フィールド(NeRF)、シグネクテッド・ディスタンス・フィールド(SDF)、オクショナンシー・フィールド(Occupancy Fields)を用いた3次元屋内シーン再構築のソリューションとして最近登場した。
本研究では,屋内環境における対象領域と非対象領域を識別する二相学習手法H2O-SDFを提案する。
この方法はニュアンスバランスを実現し、部屋のレイアウトの幾何学的整合性を慎重に保ちつつ、特定のオブジェクトの表面の詳細を複雑に捉える。
この2相学習フレームワークの基盤は、これまで他の手法で高周波ディテールの捕捉を妨げていた永続的消失勾配問題を解決するために設計された新しい概念である、object surface field(osf)の導入です。
提案手法はアブレーション研究を含むいくつかの実験により検証された。
関連論文リスト
- NeuSD: Surface Completion with Multi-View Text-to-Image Diffusion [56.98287481620215]
本稿では,対象物の一部のみを捉えた複数の画像から3次元表面再構成を行う手法を提案する。
提案手法は, 表面の可視部分の再構成に神経放射場を用いた表面再構成法と, SDS (Score Distillation Sampling) 方式で事前学習した2次元拡散モデルを用いて, 可観測領域の形状を再現する手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T19:30:55Z) - StableDreamer: Taming Noisy Score Distillation Sampling for Text-to-3D [88.66678730537777]
本稿では3つの進歩を取り入れた方法論であるStableDreamerを紹介する。
まず、SDS生成前の等価性と、簡単な教師付きL2再構成損失を定式化する。
第2に,画像空間拡散は幾何学的精度に寄与するが,色調の鮮明化には潜時空間拡散が不可欠であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-02T02:27:58Z) - ObjectSDF++: Improved Object-Compositional Neural Implicit Surfaces [40.489487738598825]
近年,多視点3次元再構成のパラダイムとして神経暗黙的表面再構成が注目されている。
以前の作業では、ObjectSDFは、オブジェクト合成ニューラルな暗黙の面の優れたフレームワークを導入しました。
我々はObjectSDF++と呼ばれる新しいフレームワークを提案し、ObjectSDFの限界を克服する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-15T16:35:40Z) - Neural Kernel Surface Reconstruction [80.51581494300423]
本稿では,大規模でスパースでノイズの多い点雲から3次元暗示面を再構成する新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、最近導入されたNeural Kernel Fields表現に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T06:25:18Z) - Looking Through the Glass: Neural Surface Reconstruction Against High
Specular Reflections [72.45512144682554]
暗黙的ニューラルレンダリングに基づく新しい表面再構成フレームワークNeuS-HSRを提案する。
NeuS-HSRでは、物体表面は暗黙の符号付き距離関数としてパラメータ化される。
我々は、NeuS-HSRが、HSRに対する高精度で堅牢なターゲット表面再構成において、最先端のアプローチよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T02:34:58Z) - NeAT: Learning Neural Implicit Surfaces with Arbitrary Topologies from
Multi-view Images [17.637064969966847]
NeATは、多視点画像から任意のトポロジを持つ暗黙の曲面を学習する、新しいニューラルネットワークレンダリングフレームワークである。
NeATは、古典的なマーチングキューブアルゴリズムを用いて、フィールドからメッシュへの変換を容易にする。
我々のアプローチは、水密面と非水密面の両方を忠実に再構築することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T16:49:41Z) - NeuralUDF: Learning Unsigned Distance Fields for Multi-view
Reconstruction of Surfaces with Arbitrary Topologies [87.06532943371575]
本稿では2次元画像からボリュームレンダリングにより任意の位相で表面を再構成する新しい手法であるNeuralUDFを提案する。
本稿では,表面をUDF(Unsigned Distance Function)として表現し,ニューラルUDF表現を学習するための新しいボリュームレンダリング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-25T15:21:45Z) - Recovering Fine Details for Neural Implicit Surface Reconstruction [3.9702081347126943]
そこで我々はD-NeuSを提案する。D-NeuSは、微細な幾何学的詳細を復元できるボリュームレンダリング型ニューラル暗示表面再構成法である。
我々は,SDFゼロクロスの補間により表面点に多視点の特徴的整合性を付与する。
本手法は,高精度な表面を細部で再構成し,その性能を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T10:06:09Z) - Towards High-Fidelity Single-view Holistic Reconstruction of Indoor
Scenes [50.317223783035075]
単視点画像から総合的な3次元屋内シーンを再構築するための新しい枠組みを提案する。
詳細なオブジェクト再構成のためのインスタンス整列型暗黙関数(InstPIFu)を提案する。
私たちのコードとモデルは公開されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T14:54:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。