論文の概要: Towards 3D Vision with Low-Cost Single-Photon Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17801v2
- Date: Fri, 29 Mar 2024 18:45:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-02 11:22:19.204664
- Title: Towards 3D Vision with Low-Cost Single-Photon Cameras
- Title(参考訳): 低コスト単光子カメラによる3次元視覚の実現に向けて
- Authors: Fangzhou Mu, Carter Sifferman, Sacha Jungerman, Yiquan Li, Mark Han, Michael Gleicher, Mohit Gupta, Yin Li,
- Abstract要約: 小型で省エネで低コストな単光子カメラによる計測に基づいて,任意のランベルト物体の3次元形状を再構成する手法を提案する。
我々の研究は、画像ベースモデリングとアクティブレンジスキャンの関連性を引き合いに出し、単光子カメラによる3Dビジョンに向けた一歩である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.711165102559438
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a method for reconstructing 3D shape of arbitrary Lambertian objects based on measurements by miniature, energy-efficient, low-cost single-photon cameras. These cameras, operating as time resolved image sensors, illuminate the scene with a very fast pulse of diffuse light and record the shape of that pulse as it returns back from the scene at a high temporal resolution. We propose to model this image formation process, account for its non-idealities, and adapt neural rendering to reconstruct 3D geometry from a set of spatially distributed sensors with known poses. We show that our approach can successfully recover complex 3D shapes from simulated data. We further demonstrate 3D object reconstruction from real-world captures, utilizing measurements from a commodity proximity sensor. Our work draws a connection between image-based modeling and active range scanning and is a step towards 3D vision with single-photon cameras.
- Abstract(参考訳): 小型で省エネで低コストな単光子カメラによる計測に基づいて,任意のランベルト物体の3次元形状を再構成する手法を提案する。
時間分解画像センサーとして機能するこれらのカメラは、非常に速い拡散光のパルスでシーンを照らし、高い時間分解能でシーンから戻ると、そのパルスの形状を記録する。
本稿では、この画像形成過程をモデル化し、その非理想性を考慮し、ニューラルレンダリングを適用して、空間分布センサの集合を既知のポーズで再構成することを提案する。
シミュレーションデータから複雑な3次元形状を復元できることを示す。
さらに,コモディティ近接センサを用いて,実世界の撮影から3次元オブジェクトを復元する手法を実証した。
我々の研究は、画像ベースモデリングとアクティブレンジスキャンの関連性を引き合いに出し、単光子カメラによる3Dビジョンに向けた一歩である。
関連論文リスト
- LAM3D: Large Image-Point-Cloud Alignment Model for 3D Reconstruction from Single Image [64.94932577552458]
大規模再構成モデルは、単一または複数入力画像から自動3Dコンテンツ生成の領域において大きな進歩を遂げている。
彼らの成功にもかかわらず、これらのモデルはしばしば幾何学的不正確な3Dメッシュを生成し、画像データからのみ3D形状を推論する固有の課題から生まれた。
生成した3Dメッシュの忠実度を高めるために3Dポイントクラウドデータを利用する新しいフレームワークであるLarge Image and Point Cloud Alignment Model (LAM3D)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T15:09:12Z) - Reconstructing Satellites in 3D from Amateur Telescope Images [44.20773507571372]
本稿では、小型アマチュア望遠鏡で撮影した映像を利用して、低地球軌道上の衛星の3次元再構成のための枠組みを提案する。
これらの望遠鏡から得られたビデオデータは、激しい動きのぼかし、大気の乱流、広汎な背景光汚染、焦点距離の延長、観測視点の制約など、標準的な3D再構成作業のデータと大きく異なる。
我々は,中国の宇宙ステーションの合成データセットと実際の観測データを用いて,地上観測から3次元空間オブジェクトを再構築する既存の手法に対する大きな優位性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T03:13:09Z) - DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy [8.471330244002564]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T18:52:14Z) - R3D3: Dense 3D Reconstruction of Dynamic Scenes from Multiple Cameras [106.52409577316389]
R3D3は高密度3次元再構成とエゴモーション推定のためのマルチカメラシステムである。
提案手法は,複数のカメラからの時空間情報と単眼深度補正を利用する。
この設計により、困難で動的な屋外環境の密集した一貫した3次元再構成が可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-28T17:13:49Z) - Multi-Modal Dataset Acquisition for Photometrically Challenging Object [56.30027922063559]
本稿では,3次元視覚タスクにおける現在のデータセットの限界について,精度,サイズ,リアリズム,および光度に挑戦する対象に対する適切な画像モダリティの観点から検討する。
既存の3次元認識と6次元オブジェクトポーズデータセットを強化する新しいアノテーションと取得パイプラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T10:38:32Z) - 3D Reconstruction Using a Linear Laser Scanner and a Camera [5.733401663293044]
本研究は, 基本的な3次元再構成技術について, 体系的に検討する。
線形レーザースキャナー、カメラ、ターンテーブルを使って簡単に実装できる。
点雲の結果の精度と解像度はかなり満足している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-01T15:20:24Z) - Voxel-based 3D Detection and Reconstruction of Multiple Objects from a
Single Image [22.037472446683765]
入力画像から3次元特徴持ち上げ演算子を用いて3次元シーン空間に整合した3次元ボクセル特徴の正規格子を学習する。
この3Dボクセルの特徴に基づき,新しいCenterNet-3D検出ヘッドは3D空間におけるキーポイント検出として3D検出を定式化する。
我々は、粗度ボキセル化や、新しい局所PCA-SDF形状表現を含む、効率的な粗度から細度の再構成モジュールを考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-04T18:30:37Z) - GaussiGAN: Controllable Image Synthesis with 3D Gaussians from Unposed
Silhouettes [48.642181362172906]
対象物の粗い3次元表現を多視点2次元マスク監視から学習するアルゴリズムを提案する。
既存のボクセルを用いた物体再構成法とは対照的に,提案手法は生成した形状やポーズを表現することを学ぶ。
リアル照明を用いた合成データセットの結果を示し、対話的なポーズによるオブジェクト挿入を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T17:47:58Z) - Shape from Blur: Recovering Textured 3D Shape and Motion of Fast Moving
Objects [115.71874459429381]
本研究では, 物体の3次元形状, テクスチャ, 動きを単一動画像から共同で再構成する新しい課題について述べる。
従来の手法では2次元画像領域でのみ遅延問題に対処するが、3次元領域における全ての物体特性の厳密なモデリングは任意の物体の動きの正確な記述を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-16T13:18:08Z) - Lightweight Multi-View 3D Pose Estimation through Camera-Disentangled
Representation [57.11299763566534]
空間校正カメラで撮影した多視点画像から3次元ポーズを復元する手法を提案する。
我々は3次元形状を利用して、入力画像をカメラ視点から切り離したポーズの潜在表現に融合する。
アーキテクチャは、カメラプロジェクション演算子に学習した表現を条件付け、ビュー当たりの正確な2次元検出を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-05T12:52:29Z)
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。