論文の概要: Total-Decom: Decomposed 3D Scene Reconstruction with Minimal Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19314v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 11:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 16:33:46.163092
• Title: Total-Decom: Decomposed 3D Scene Reconstruction with Minimal Interaction
• Title（参考訳）: ミニマルインタラクションによる3次元シーン再構成
• Authors: Xiaoyang Lyu, Chirui Chang, Peng Dai, Yang-tian Sun, Xiaojuang Qi,
• Abstract要約: 人間のインタラクションを最小限に抑えた3次元再構成法であるTotal-Decomを提案する。 提案手法は,Segment Anything Model (SAM) とハイブリッド型暗黙的なニューラルサーフェス表現をシームレスに統合し,メッシュベースの領域成長技術を用いて正確な3次元オブジェクト分解を行う。 提案手法をベンチマークデータセット上で広範囲に評価し,アニメーションやシーン編集などの下流アプリケーションの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.490766335530523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene reconstruction from multi-view images is a fundamental problem in computer vision and graphics. Recent neural implicit surface reconstruction methods have achieved high-quality results; however, editing and manipulating the 3D geometry of reconstructed scenes remains challenging due to the absence of naturally decomposed object entities and complex object/background compositions. In this paper, we present Total-Decom, a novel method for decomposed 3D reconstruction with minimal human interaction. Our approach seamlessly integrates the Segment Anything Model (SAM) with hybrid implicit-explicit neural surface representations and a mesh-based region-growing technique for accurate 3D object decomposition. Total-Decom requires minimal human annotations while providing users with real-time control over the granularity and quality of decomposition. We extensively evaluate our method on benchmark datasets and demonstrate its potential for downstream applications, such as animation and scene editing. The code is available at \href{https://github.com/CVMI-Lab/Total-Decom.git}{https://github.com/CVMI-Lab/Total-Decom.git}.
• Abstract（参考訳）: 多視点画像からのシーン再構成は、コンピュータビジョンとグラフィックスの基本的な問題である。 最近のニューラル暗黙的表面再構成法は高品質な結果を得たが、自然分解物や複雑な対象/背景の合成が存在しないため、再構成されたシーンの3次元形状の編集と操作は難しいままである。 本稿では,人間同士の相互作用を最小限に抑えた3次元再構成手法であるTotal-Decomを提案する。 提案手法は,Segment Anything Model (SAM) とハイブリッド型暗黙的なニューラルサーフェス表現をシームレスに統合し,メッシュベースの領域成長技術を用いて正確な3次元オブジェクト分解を行う。 トータルデコムは、分解の粒度と品質をリアルタイムに制御しながら、最小限の人間のアノテーションを必要とする。 提案手法をベンチマークデータセット上で広範囲に評価し,アニメーションやシーン編集などの下流アプリケーションの可能性を示す。 コードは \href{https://github.com/CVMI-Lab/Total-Decom.git}{https://github.com/CVMI-Lab/Total-Decom.git} で公開されている。

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