論文の概要: Neural Surface Reconstruction from Sparse Views Using Epipolar Geometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04301v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 17:47:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 13:30:41.742127
- Title: Neural Surface Reconstruction from Sparse Views Using Epipolar Geometry
- Title（参考訳）: エピポーラ幾何学を用いたスパースビューからのニューラルサーフェス再構成
- Authors: Kaichen Zhou,
- Abstract要約: 再建過程にエピポーラ情報を組み込んだ新しい手法であるEpiSを提案する。
提案手法は,コストボリュームから複数のソースビューから抽出したエピポーラ特徴に粗い情報を集約する。
スパース条件における情報ギャップに対処するため,グローバルおよび局所正規化手法を用いて単眼深度推定から深度情報を統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.659427498118277
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper addresses the challenge of reconstructing surfaces from sparse view inputs, where ambiguity and occlusions due to missing information pose significant hurdles. We present a novel approach, named EpiS, that incorporates Epipolar information into the reconstruction process. Existing methods in sparse-view neural surface learning have mainly focused on mean and variance considerations using cost volumes for feature extraction. In contrast, our method aggregates coarse information from the cost volume into Epipolar features extracted from multiple source views, enabling the generation of fine-grained Signal Distance Function (SDF)-aware features. Additionally, we employ an attention mechanism along the line dimension to facilitate feature fusion based on the SDF feature. Furthermore, to address the information gaps in sparse conditions, we integrate depth information from monocular depth estimation using global and local regularization techniques. The global regularization utilizes a triplet loss function, while the local regularization employs a derivative loss function. Extensive experiments demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods, especially in cases with sparse and generalizable conditions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,疎視的入力から表面を再構築するという課題に対処し,情報不足による曖昧さと隠蔽が大きなハードルとなる。
再建過程にエピポーラ情報を組み込んだ新しい手法であるEpiSを提案する。
スパースビューニューラルサーフェス学習における既存の手法は主に特徴抽出のためのコストボリュームを用いた平均的および分散的考察に焦点を当てている。
対照的に,本手法では,コストボリュームから複数のソースビューから抽出したエピポーラ特徴に粗い情報を集約し,細粒度信号距離関数(SDF)を認識可能な特徴を生成する。
さらに,SDF特徴量に基づく特徴融合を容易にするために,線次元に沿ってアテンション機構を用いる。
さらに,スパース条件における情報ギャップに対処するため,大域的および局所的正規化手法を用いた単眼深度推定から深度情報を統合する。
大域正規化は三重項損失関数を使い、局所正規化は微分損失関数を用いる。
広汎な実験により,本手法は最先端の手法,特にスパースおよび一般化可能な条件において優れることが示された。
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