論文の概要: ReMatching Dynamic Reconstruction Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00705v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 16:09:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:46.175039
• Title: ReMatching Dynamic Reconstruction Flow
• Title（参考訳）: 動的再構成流の再マッチング
• Authors: Sara Oblak, Despoina Paschalidou, Sanja Fidler, Matan Atzmon,
• Abstract要約: 本稿では,動的再構成モデルに変形前処理を組み込むことにより,一般化品質の向上を目的としたReMatchingフレームワークを提案する。 このフレームワークは高度に適応可能であり、様々な動的表現に適用できる。 合成シーンと実世界のダイナミックシーンの両方を含む一般的なベンチマークの評価は、現在の最先端モデルの再構築精度を明らかに向上させたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.272357926111454
• License:
• Abstract: Reconstructing dynamic scenes from image inputs is a fundamental computer vision task with many downstream applications. Despite recent advancements, existing approaches still struggle to achieve high-quality reconstructions from unseen viewpoints and timestamps. This work introduces the ReMatching framework, designed to improve generalization quality by incorporating deformation priors into dynamic reconstruction models. Our approach advocates for velocity-field-based priors, for which we suggest a matching procedure that can seamlessly supplement existing dynamic reconstruction pipelines. The framework is highly adaptable and can be applied to various dynamic representations. Moreover, it supports integrating multiple types of model priors and enables combining simpler ones to create more complex classes. Our evaluations on popular benchmarks involving both synthetic and real-world dynamic scenes demonstrate a clear improvement in reconstruction accuracy of current state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 画像入力から動的シーンを再構築することは、多くの下流アプリケーションにおいて基本的なコンピュータビジョンタスクである。 近年の進歩にもかかわらず、既存のアプローチは、目に見えない視点やタイムスタンプから高品質な再構築を達成するのに依然として苦労している。 本研究では,動的再構成モデルに変形先行を組み込むことにより,一般化品質の向上を目的としたReMatchingフレームワークを導入する。 提案手法では,既存の動的再構成パイプラインをシームレスに補うためのマッチング手順を提案する。 このフレームワークは高度に適応可能であり、様々な動的表現に適用できる。 さらに、複数のタイプのモデル事前の統合をサポートし、より単純なものを組み合わせることで、より複雑なクラスを作成することができる。 合成シーンと実世界の動的シーンの両方を含む一般的なベンチマークの評価は、現在の最先端モデルの再構築精度を明らかに向上させたことを示す。

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