論文の概要: Neural Implicit Representation for Building Digital Twins of Unknown Articulated Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01440v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 19:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 20:37:09.862761
• Title: Neural Implicit Representation for Building Digital Twins of Unknown Articulated Objects
• Title（参考訳）: 未知の人工物体のディジタル双対構築のためのニューラルインプシティ表現
• Authors: Yijia Weng, Bowen Wen, Jonathan Tremblay, Valts Blukis, Dieter Fox, Leonidas Guibas, Stan Birchfield,
• Abstract要約: 本稿では2つのRGBDスキャンから未知の調音物体のディジタル双対を異なる調音状態で構築する問題に対処する。 提案手法は,まず各状態におけるオブジェクトレベルの形状を再構成し,基礎となる調音モデルを復元する。 また、複数の可動部も扱っており、以前の物体の形や構造に依存していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.32306418464438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address the problem of building digital twins of unknown articulated objects from two RGBD scans of the object at different articulation states. We decompose the problem into two stages, each addressing distinct aspects. Our method first reconstructs object-level shape at each state, then recovers the underlying articulation model including part segmentation and joint articulations that associate the two states. By explicitly modeling point-level correspondences and exploiting cues from images, 3D reconstructions, and kinematics, our method yields more accurate and stable results compared to prior work. It also handles more than one movable part and does not rely on any object shape or structure priors. Project page: https://github.com/NVlabs/DigitalTwinArt
• Abstract（参考訳）: 本稿では2つのRGBDスキャンから未知の調音物体のディジタル双対を異なる調音状態で構築する問題に対処する。 我々は問題を2つの段階に分解し、それぞれ異なる側面に対処する。 提案手法は,まず各状態のオブジェクトレベル形状を再構成し,各状態を関連づける部分分割と関節節を含む基礎的調音モデルを復元する。 点レベルの対応を明示的にモデル化し,画像,3次元再構成,キネマティックスなどからの手がかりを活用することにより,従来よりも精度が高く安定した結果が得られる。 また、複数の可動部も扱っており、以前の物体の形や構造に依存していない。 プロジェクトページ:https://github.com/NVlabs/DigitalTwinArt

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