論文の概要: FLARE: Feed-forward Geometry, Appearance and Camera Estimation from Uncalibrated Sparse Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12138v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 18:54:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:10:28.719667
• Title: FLARE: Feed-forward Geometry, Appearance and Camera Estimation from Uncalibrated Sparse Views
• Title（参考訳）: FLARE:未校正スパースビューからのフィードフォワード形状・外観・カメラ推定
• Authors: Shangzhan Zhang, Jianyuan Wang, Yinghao Xu, Nan Xue, Christian Rupprecht, Xiaowei Zhou, Yujun Shen, Gordon Wetzstein,
• Abstract要約: FLAREは、高品質カメラのポーズと3次元幾何を、補正されていないスパースビュー画像から推定するために設計されたフィードフォワードモデルである。 本ソリューションでは,3次元構造を2次元画像平面にマッピングする上で,カメラポーズが重要なブリッジとして機能するケースケード学習パラダイムを特徴とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.6881532277553
• License:
• Abstract: We present FLARE, a feed-forward model designed to infer high-quality camera poses and 3D geometry from uncalibrated sparse-view images (i.e., as few as 2-8 inputs), which is a challenging yet practical setting in real-world applications. Our solution features a cascaded learning paradigm with camera pose serving as the critical bridge, recognizing its essential role in mapping 3D structures onto 2D image planes. Concretely, FLARE starts with camera pose estimation, whose results condition the subsequent learning of geometric structure and appearance, optimized through the objectives of geometry reconstruction and novel-view synthesis. Utilizing large-scale public datasets for training, our method delivers state-of-the-art performance in the tasks of pose estimation, geometry reconstruction, and novel view synthesis, while maintaining the inference efficiency (i.e., less than 0.5 seconds). The project page and code can be found at: https://zhanghe3z.github.io/FLARE/
• Abstract（参考訳）: FLAREは、高品質カメラのポーズと3次元幾何学を、未校正されたスパースビュー画像(つまり、2-8入力まで)から推定するために設計されたフィードフォワードモデルであり、現実のアプリケーションでは難しいが実用的な設定である。 本ソリューションでは,3次元構造を2次元画像平面にマッピングする上で,カメラポーズが重要なブリッジとして機能するケースケード学習パラダイムを特徴とする。 具体的には、FLAREは、幾何学的構造と外観のその後の学習を条件としたカメラポーズ推定から始まり、幾何学的再構成と新規ビュー合成の目的によって最適化される。 提案手法は,大規模公開データセットをトレーニング用として利用することにより,推論効率(0.5秒未満)を維持しつつ,ポーズ推定,幾何再構成,新規ビュー合成といったタスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現する。 プロジェクトページとコードは以下の通りである。

関連論文リスト

• Unsupervised Learning of Category-Level 3D Pose from Object-Centric Videos [15.532504015622159]
  カテゴリーレベルの3Dポーズ推定は、コンピュータビジョンとロボット工学において基本的に重要な問題である。 カテゴリーレベルの3Dポーズを,カジュアルに撮られた対象中心の動画からのみ推定する学習の課題に取り組む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T09:43:05Z)
• FrozenRecon: Pose-free 3D Scene Reconstruction with Frozen Depth Models [67.96827539201071]
  本稿では,3次元シーン再構成のための新しいテスト時間最適化手法を提案する。 本手法は5つのゼロショットテストデータセット上で,最先端のクロスデータセット再構築を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T17:55:02Z)
• LIST: Learning Implicitly from Spatial Transformers for Single-View 3D Reconstruction [5.107705550575662]
  Listは、局所的およびグローバルな画像特徴を活用して、単一の画像から3Dオブジェクトの幾何学的および位相的構造を再構築する、新しいニューラルネットワークである。 合成画像と実世界の画像から3Dオブジェクトを再構成する際のモデルの有用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-23T01:01:27Z)
• Few-View Object Reconstruction with Unknown Categories and Camera Poses [80.0820650171476]
  この研究は、カメラのポーズやオブジェクトのカテゴリを知らない少数の画像から、一般的な現実世界のオブジェクトを再構築する。 私たちの研究の要点は、形状再構成とポーズ推定という、2つの基本的な3D視覚問題を解決することです。 提案手法は,各ビューから3次元特徴を予測し,それらを入力画像と組み合わせて活用し,クロスビュー対応を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T18:59:02Z)
• FvOR: Robust Joint Shape and Pose Optimization for Few-view Object Reconstruction [37.81077373162092]
  数枚の画像から正確な3Dオブジェクトモデルを再構築することは、コンピュータビジョンにおいて難しい問題である。 FvORは、ノイズの多い入力ポーズを持つ数枚の画像から正確な3Dモデルを予測する学習ベースのオブジェクト再構成手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T15:39:27Z)
• 3D Magic Mirror: Clothing Reconstruction from a Single Image via a Causal Perspective [96.65476492200648]
  本研究は, 自己監督型3D衣料の再構築手法について検討することを目的とする。 1枚の2D画像から人間の衣服の形状やテクスチャを復元する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-27T17:46:55Z)
• Learning Stereopsis from Geometric Synthesis for 6D Object Pose Estimation [11.999630902627864]
  現在のモノクラーベース6Dオブジェクトポーズ推定法は、一般的にRGBDベースの手法よりも競争力の低い結果が得られる。 本稿では,短いベースライン2ビュー設定による3次元幾何体積に基づくポーズ推定手法を提案する。 実験により,本手法は最先端の単分子法よりも優れ,異なる物体やシーンにおいて堅牢であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T02:55:05Z)
• Shape and Viewpoint without Keypoints [63.26977130704171]
  本研究では,1枚の画像から3次元形状,ポーズ,テクスチャを復元する学習フレームワークを提案する。 我々は,3次元形状,マルチビュー,カメラ視点,キーポイントの監督なしに画像収集を訓練した。 我々は、最先端のカメラ予測結果を取得し、オブジェクト間の多様な形状やテクスチャを予測することを学べることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T17:58:28Z)
• Lightweight Multi-View 3D Pose Estimation through Camera-Disentangled Representation [57.11299763566534]
  空間校正カメラで撮影した多視点画像から3次元ポーズを復元する手法を提案する。 我々は3次元形状を利用して、入力画像をカメラ視点から切り離したポーズの潜在表現に融合する。 アーキテクチャは、カメラプロジェクション演算子に学習した表現を条件付け、ビュー当たりの正確な2次元検出を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-05T12:52:29Z)

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。