論文の概要: Category-level Neural Field for Reconstruction of Partially Observed Objects in Indoor Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08176v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 13:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 16:55:44.836424
• Title: Category-level Neural Field for Reconstruction of Partially Observed Objects in Indoor Environment
• Title（参考訳）: 室内環境における部分観測物体の再構成のためのカテゴリーレベルのニューラルネットワーク
• Authors: Taekbeom Lee, Youngseok Jang, H. Jin Kim,
• Abstract要約: シーン内に存在する同じカテゴリに属するオブジェクト間で有意義な共通3D情報を学習するカテゴリレベルのニューラルフィールドを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、観察された形状に基づいてオブジェクトを分類し、カテゴリレベルのモデルのより良いトレーニングを行うことです。 シミュレーションと実世界のデータセットによる実験により,いくつかのカテゴリで観測されていない部分の再構成を改善することが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.880495520422006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Neural implicit representation has attracted attention in 3D reconstruction through various success cases. For further applications such as scene understanding or editing, several works have shown progress towards object compositional reconstruction. Despite their superior performance in observed regions, their performance is still limited in reconstructing objects that are partially observed. To better treat this problem, we introduce category-level neural fields that learn meaningful common 3D information among objects belonging to the same category present in the scene. Our key idea is to subcategorize objects based on their observed shape for better training of the category-level model. Then we take advantage of the neural field to conduct the challenging task of registering partially observed objects by selecting and aligning against representative objects selected by ray-based uncertainty. Experiments on both simulation and real-world datasets demonstrate that our method improves the reconstruction of unobserved parts for several categories.
• Abstract（参考訳）: 神経暗黙の表現は、様々な成功例を通して3次元再構成において注目されている。 シーン理解や編集などのさらなる応用のために、いくつかの作品がオブジェクト構成の再構築に向けて進展している。 観察された領域での優れた性能にもかかわらず、その性能は部分的に観察される物体の再構成において制限されている。 この問題をよりよく扱うために、シーンに存在する同じカテゴリに属するオブジェクト間で有意義な共通3D情報を学習するカテゴリレベルのニューラルフィールドを導入する。 私たちのキーとなるアイデアは、観察された形状に基づいてオブジェクトを分類し、カテゴリレベルのモデルのより良いトレーニングを行うことです。 そして、このニューラルネットワークを利用して、光線に基づく不確実性によって選択された代表オブジェクトを選択し、整合させることにより、部分的に観察されたオブジェクトを登録する挑戦的なタスクを実行する。 シミュレーションと実世界のデータセットによる実験により,いくつかのカテゴリで観測されていない部分の再構成を改善することが実証された。

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