論文の概要: DualPM: Dual Posed-Canonical Point Maps for 3D Shape and Pose Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04464v2
• Date: Thu, 12 Dec 2024 15:26:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:29:09.443794
• Title: DualPM: Dual Posed-Canonical Point Maps for 3D Shape and Pose Reconstruction
• Title（参考訳）: DualPM:Dual Posed-Canonical Point Maps for 3D shape and Pose Reconstruction
• Authors: Ben Kaye, Tomas Jakab, Shangzhe Wu, Christian Rupprecht, Andrea Vedaldi,
• Abstract要約: そこで,Dual Point Maps (DualPM) では,同じ画像から一対の点マップを抽出し,一対の点マップをオブジェクト上の3D位置と関連付け,一対の点マップを静止時の標準バージョンに関連付ける。 3次元再構成と3次元ポーズ推定がDualPMの予測に比例することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.13370009386635
• License:
• Abstract: The choice of data representation is a key factor in the success of deep learning in geometric tasks. For instance, DUSt3R has recently introduced the concept of viewpoint-invariant point maps, generalizing depth prediction, and showing that one can reduce all the key problems in the 3D reconstruction of static scenes to predicting such point maps. In this paper, we develop an analogous concept for a very different problem, namely, the reconstruction of the 3D shape and pose of deformable objects. To this end, we introduce the Dual Point Maps (DualPM), where a pair of point maps is extracted from the same image, one associating pixels to their 3D locations on the object, and the other to a canonical version of the object at rest pose. We also extend point maps to amodal reconstruction, seeing through self-occlusions to obtain the complete shape of the object. We show that 3D reconstruction and 3D pose estimation reduce to the prediction of the DualPMs. We demonstrate empirically that this representation is a good target for a deep network to predict; specifically, we consider modeling horses, showing that DualPMs can be trained purely on 3D synthetic data, consisting of a single model of a horse, while generalizing very well to real images. With this, we improve by a large margin previous methods for the 3D analysis and reconstruction of this type of objects.
• Abstract（参考訳）: データ表現の選択は、幾何学的タスクにおけるディープラーニングの成功の鍵となる要素である。 例えば、DUSt3Rは、近ごろ、視点不変点マップの概念を導入し、深さ予測を一般化し、静的なシーンの3次元再構成における重要な問題を全て減らし、そのような点マップを予測できることを示した。 本稿では, 変形可能な物体の3次元形状と形状の復元という, 全く異なる問題に対する類似概念を考案する。 この目的のために、Dual Point Maps (DualPM)を導入し、同じ画像から一対の点マップを抽出する。 また、対象物の完全な形状を得るために、自己閉塞を通して、アモーダル再構成にポイントマップを拡張します。 3次元再構成と3次元ポーズ推定がDualPMの予測に比例することを示した。 我々は,この表現が深層ネットワークの予測に適したターゲットであることを実証的に証明し,特に,DualPMを馬の1つのモデルからなる3次元合成データに基づいて純粋に訓練し,実際の画像に非常によく一般化できることを示す。 そこで我々は,このタイプの物体の3次元解析と再構成のために,従来手法よりも広い範囲で改良を行った。

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