論文の概要: SS3DM: Benchmarking Street-View Surface Reconstruction with a Synthetic 3D Mesh Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21739v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 00:37:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:36:16.206429
• Title: SS3DM: Benchmarking Street-View Surface Reconstruction with a Synthetic 3D Mesh Dataset
• Title（参考訳）: SS3DM: 合成3Dメッシュデータセットを用いたストリートビュー表面再構成のベンチマーク
• Authors: Yubin Hu, Kairui Wen, Heng Zhou, Xiaoyang Guo, Yong-Jin Liu,
• Abstract要約: ストリートビューシナリオのための正確な3D表面の再構築は、デジタルエンターテイメントや自動運転といったアプリケーションにとって不可欠である。 CARLAシミュレータからエクスポートしたtextbfSynthetic textbfStreet-view textbf3D textbfMeshモデルからなるSS3DMデータセットを提案する。 6台のRGBカメラと5台のLiDARセンサーを搭載した車両を、多様な屋外シーンで仮想的に駆動する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.962746964527224
• License:
• Abstract: Reconstructing accurate 3D surfaces for street-view scenarios is crucial for applications such as digital entertainment and autonomous driving simulation. However, existing street-view datasets, including KITTI, Waymo, and nuScenes, only offer noisy LiDAR points as ground-truth data for geometric evaluation of reconstructed surfaces. These geometric ground-truths often lack the necessary precision to evaluate surface positions and do not provide data for assessing surface normals. To overcome these challenges, we introduce the SS3DM dataset, comprising precise \textbf{S}ynthetic \textbf{S}treet-view \textbf{3D} \textbf{M}esh models exported from the CARLA simulator. These mesh models facilitate accurate position evaluation and include normal vectors for evaluating surface normal. To simulate the input data in realistic driving scenarios for 3D reconstruction, we virtually drive a vehicle equipped with six RGB cameras and five LiDAR sensors in diverse outdoor scenes. Leveraging this dataset, we establish a benchmark for state-of-the-art surface reconstruction methods, providing a comprehensive evaluation of the associated challenges. For more information, visit our homepage at https://ss3dm.top.
• Abstract（参考訳）: デジタルエンターテイメントや自律運転シミュレーションといったアプリケーションには,ストリートビューシナリオのための正確な3D表面の再構築が不可欠である。 しかし、KITTI、Waymo、nuScenesを含む既存のストリートビューデータセットは、再構成された表面の幾何的評価を行うための基底データとして、ノイズの多いLiDARポイントしか提供していない。 これらの幾何学的地下構造は、表面位置を評価するために必要な精度を欠き、表面の正常性を評価するためのデータを提供していないことが多い。 これらの課題を克服するために、CARLAシミュレータからエクスポートされた正確な \textbf{S}ynthetic \textbf{S}treet-view \textbf{3D} \textbf{M}esh モデルからなるSS3DMデータセットを導入する。 これらのメッシュモデルは正確な位置評価を促進し、表面正規性を評価するための正規ベクトルを含む。 6台のRGBカメラと5台のLiDARセンサーを搭載した車両を、多様な屋外シーンで仮想的に駆動する。 このデータセットを活用することで、最先端の表面再構成手法のベンチマークを確立し、関連する課題を総合的に評価する。 詳細については、https://ss3dm.top.comのホームページを参照してください。

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