論文の概要: M3D: Dual-Stream Selective State Spaces and Depth-Driven Framework for High-Fidelity Single-View 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12635v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 16:49:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:36:27.059201
• Title: M3D: Dual-Stream Selective State Spaces and Depth-Driven Framework for High-Fidelity Single-View 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: M3D:高忠実度シングルビュー3D再構成のためのデュアルストリーム選択状態空間と深さ駆動フレームワーク
• Authors: Luoxi Zhang, Pragyan Shrestha, Yu Zhou, Chun Xie, Itaru Kitahara,
• Abstract要約: M3Dは複雑なシーンのための新しい単一ビュー3D再構成フレームワークである。 グローバルな特徴と局所的な特徴の抽出のバランスを保ち、シーンの理解と表現精度を向上させる。 その結果,2重分岐特徴抽出による深度情報との融合により,幾何的整合性と忠実度が著しく向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2228041579285978
• License:
• Abstract: The precise reconstruction of 3D objects from a single RGB image in complex scenes presents a critical challenge in virtual reality, autonomous driving, and robotics. Existing neural implicit 3D representation methods face significant difficulties in balancing the extraction of global and local features, particularly in diverse and complex environments, leading to insufficient reconstruction precision and quality. We propose M3D, a novel single-view 3D reconstruction framework, to tackle these challenges. This framework adopts a dual-stream feature extraction strategy based on Selective State Spaces to effectively balance the extraction of global and local features, thereby improving scene comprehension and representation precision. Additionally, a parallel branch extracts depth information, effectively integrating visual and geometric features to enhance reconstruction quality and preserve intricate details. Experimental results indicate that the fusion of multi-scale features with depth information via the dual-branch feature extraction significantly boosts geometric consistency and fidelity, achieving state-of-the-art reconstruction performance.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシーンで1枚のRGB画像から3Dオブジェクトを正確に再構築することは、仮想現実、自律運転、ロボット工学において重要な課題となっている。 既存の暗黙的3D表現法は、特に多様で複雑な環境において、グローバルな特徴や局所的な特徴の抽出のバランスをとる上で重大な困難に直面しており、再構築精度と品質が不十分である。 これらの課題に対処するために,新しい一視点3D再構成フレームワークであるM3Dを提案する。 このフレームワークは、選択状態空間に基づくデュアルストリーム特徴抽出戦略を採用し、グローバルな特徴とローカルな特徴の抽出を効果的にバランスさせ、シーンの理解と表現精度を向上させる。 さらに、並列分岐は深度情報を抽出し、視覚的特徴と幾何学的特徴を効果的に統合し、復元品質を高め、複雑な詳細を保存する。 実験結果から,デュアルブランチ特徴抽出による深度情報との融合により,幾何的整合性と忠実度が著しく向上し,最先端の復元性能が達成された。

関連論文リスト

• Self-augmented Gaussian Splatting with Structure-aware Masks for Sparse-view 3D Reconstruction [9.953394373473621]
  スパースビュー3D再構成は、コンピュータビジョンにおいて非常に難しい課題である。 本稿では,構造対応マスクにより拡張された自己拡張型粗大なガウススプラッティングパラダイムを提案する。 本手法は,知覚的品質と効率の両面において,スパース入力ビューの最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T03:09:22Z)
• Enhancing Generalizability of Representation Learning for Data-Efficient 3D Scene Understanding [50.448520056844885]
  本研究では,実世界のパターンを持つ多様な合成シーンを生成可能なベイズネットワークを提案する。 一連の実験は、既存の最先端の事前学習手法に比べて、我々の手法が一貫した優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T07:43:53Z)
• REPARO: Compositional 3D Assets Generation with Differentiable 3D Layout Alignment [23.733856513456]
  単一画像からの合成3Dアセット生成のための新しいアプローチであるREPAROを提案する。 まず、シーンから個々のオブジェクトを抽出し、オフザシェルフ画像から3Dモデルを使用して、それらの3Dメッシュを再構築する。 次に、異なるレンダリング技術によってこれらのメッシュのレイアウトを最適化し、コヒーレントなシーン構成を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T18:45:10Z)
• GEOcc: Geometrically Enhanced 3D Occupancy Network with Implicit-Explicit Depth Fusion and Contextual Self-Supervision [49.839374549646884]
  本稿では,視覚のみのサラウンドビュー知覚に適したジオメトリ強化OccupancyネットワークであるGEOccについて述べる。 提案手法は,Occ3D-nuScenesデータセット上で,画像解像度が最小で,画像バックボーンが最大である状態-Of-The-Art性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T07:31:20Z)
• 3DFIRES: Few Image 3D REconstruction for Scenes with Hidden Surface [8.824340350342512]
  3DFIRESは、ポーズ画像からシーンレベルの3D再構成を行う新しいシステムである。 単一視点再構成法の有効性を1つの入力で示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T17:59:50Z)
• UniSDF: Unifying Neural Representations for High-Fidelity 3D Reconstruction of Complex Scenes with Reflections [92.38975002642455]
  大規模な複雑なシーンをリフレクションで再構成できる汎用3次元再構成手法UniSDFを提案する。 提案手法は,複雑な大規模シーンを細部と反射面で頑健に再構築することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T18:59:42Z)
• Single-view 3D Scene Reconstruction with High-fidelity Shape and Texture [47.44029968307207]
  本研究では,物体の形状とテクスチャを同時に高忠実度に再現する新しい枠組みを提案する。 提案手法は,SSR(Single-view Neural implicit Shape and Radiance Field)表現を用いて,明示的な3次元形状制御とボリュームレンダリングの両方を活用する。 我々のフレームワークの特徴は、単一のビュー3D再構成モデルにレンダリング機能をシームレスに統合しながら、きめ細かいテクスチャメッシュを生成する能力である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:46:15Z)
• R3D3: Dense 3D Reconstruction of Dynamic Scenes from Multiple Cameras [106.52409577316389]
  R3D3は高密度3次元再構成とエゴモーション推定のためのマルチカメラシステムである。 提案手法は,複数のカメラからの時空間情報と単眼深度補正を利用する。 この設計により、困難で動的な屋外環境の密集した一貫した3次元再構成が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T17:13:49Z)
• High-fidelity 3D GAN Inversion by Pseudo-multi-view Optimization [51.878078860524795]
  フォトリアリスティック・ノベルビューを合成可能な高忠実度3次元生成対向ネットワーク(GAN)インバージョン・フレームワークを提案する。 提案手法は,1枚の画像から高忠実度3Dレンダリングを可能にし,AI生成3Dコンテンツの様々な応用に期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T18:59:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。