論文の概要: NumGrad-Pull: Numerical Gradient Guided Tri-plane Representation for Surface Reconstruction from Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17392v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 12:54:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:34:53.739986
• Title: NumGrad-Pull: Numerical Gradient Guided Tri-plane Representation for Surface Reconstruction from Point Clouds
• Title（参考訳）: NumGrad-Pull:点雲からの表面再構成のための数値勾配誘導三面表現
• Authors: Ruikai Cui, Shi Qiu, Jiawei Liu, Saeed Anwar, Nick Barnes,
• Abstract要約: 無秩序で秩序のない3Dポイントから連続的な表面を再構築することは、コンピュータビジョンとグラフィックスの根本的な課題である。 最近の進歩は、ニューラルサインされた距離関数をトレーニングして、表面上の最も近い点に3D位置クエリをプルすることでこの問題に対処している。 我々は三面構造の表現能力を活用して符号付き距離関数の学習を高速化するNumGrad-Pullを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.723434094309184
• License:
• Abstract: Reconstructing continuous surfaces from unoriented and unordered 3D points is a fundamental challenge in computer vision and graphics. Recent advancements address this problem by training neural signed distance functions to pull 3D location queries to their closest points on a surface, following the predicted signed distances and the analytical gradients computed by the network. In this paper, we introduce NumGrad-Pull, leveraging the representation capability of tri-plane structures to accelerate the learning of signed distance functions and enhance the fidelity of local details in surface reconstruction. To further improve the training stability of grid-based tri-planes, we propose to exploit numerical gradients, replacing conventional analytical computations. Additionally, we present a progressive plane expansion strategy to facilitate faster signed distance function convergence and design a data sampling strategy to mitigate reconstruction artifacts. Our extensive experiments across a variety of benchmarks demonstrate the effectiveness and robustness of our approach. Code is available at https://github.com/CuiRuikai/NumGrad-Pull
• Abstract（参考訳）: 無秩序で秩序のない3Dポイントから連続的な表面を再構築することは、コンピュータビジョンとグラフィックスの根本的な課題である。 最近の進歩は、予測された符号付き距離とネットワークによって計算された解析的勾配に従って、ニューラルネットワークの符号付き距離関数をトレーニングし、表面上の最も近い点に3D位置クエリをプルすることでこの問題に対処している。 本稿では, 3面構造の表現能力を活用して, 符号付き距離関数の学習を加速し, 表面再構成における局所的詳細性を高めるNumGrad-Pullを紹介する。 格子型三面体の訓練安定性をさらに向上するため,従来の解析計算に代えて数値勾配を利用する方法を提案する。 さらに,署名された距離関数の収束を高速化するプログレッシブ平面展開戦略を提案し,再構成アーティファクトを緩和するためのデータサンプリング戦略を設計する。 さまざまなベンチマークで大規模な実験を行い、このアプローチの有効性と堅牢性を示しました。 コードはhttps://github.com/CuiRuikai/NumGrad-Pullで入手できる。

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