論文の概要: AirPlanes: Accurate Plane Estimation via 3D-Consistent Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08960v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 09:49:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 18:34:37.187883
• Title: AirPlanes: Accurate Plane Estimation via 3D-Consistent Embeddings
• Title（参考訳）: AirPlanes: 3D-Consistent Embeddingsによる正確な平面推定
• Authors: Jamie Watson, Filippo Aleotti, Mohamed Sayed, Zawar Qureshi, Oisin Mac Aodha, Gabriel Brostow, Michael Firman, Sara Vicente,
• Abstract要約: 本研究では,3次元画像から平面面を推定する問題に対処する。 本稿では,平面へのクラスタリングにおける幾何を補完する多視点一貫した平面埋め込みを予測する手法を提案する。 我々は、ScanNetV2データセットの広範な評価を通じて、我々の新しい手法が既存のアプローチより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.845588648999417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Extracting planes from a 3D scene is useful for downstream tasks in robotics and augmented reality. In this paper we tackle the problem of estimating the planar surfaces in a scene from posed images. Our first finding is that a surprisingly competitive baseline results from combining popular clustering algorithms with recent improvements in 3D geometry estimation. However, such purely geometric methods are understandably oblivious to plane semantics, which are crucial to discerning distinct planes. To overcome this limitation, we propose a method that predicts multi-view consistent plane embeddings that complement geometry when clustering points into planes. We show through extensive evaluation on the ScanNetV2 dataset that our new method outperforms existing approaches and our strong geometric baseline for the task of plane estimation.
• Abstract（参考訳）: 3Dシーンから飛行機を抽出することは、ロボット工学や拡張現実における下流作業に有用である。 本稿では,画像から平面面を推定する問題に取り組む。 最初の発見は、一般的なクラスタリングアルゴリズムと最近の3次元幾何推定の改善を組み合わせた驚くほど競争力のあるベースライン結果である。 しかし、そのような純粋幾何学的手法は、異なる平面を識別するために不可欠である平面意味論には理解し難い。 この制限を克服するために,平面へのクラスタリングにおける幾何を補完する多視点一貫した平面埋め込みを予測する手法を提案する。 我々は,ScanNetV2データセットを広範囲に評価することにより,新しい手法が既存の手法および平面推定タスクの強力な幾何学的ベースラインより優れていることを示す。

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