論文の概要: VIN-NBV: A View Introspection Network for Next-Best-View Selection for Resource-Efficient 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06219v2
• Date: Fri, 16 May 2025 14:17:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 12:32:17.861464
• Title: VIN-NBV: A View Introspection Network for Next-Best-View Selection for Resource-Efficient 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: VIN-NBV:資源効率の良い3次元再構成のための次世代視点選択のためのビューイントロスペクションネットワーク
• Authors: Noah Frahm, Dongxu Zhao, Andrea Dunn Beltran, Ron Alterovitz, Jan-Michael Frahm, Junier Oliva, Roni Sengupta,
• Abstract要約: Next Best View (NBV)アルゴリズムは、最小限のリソース、時間、キャプチャ数を使って最適な画像のセットを取得することを目的としている。 本稿では,ビューの再現性向上を直接予測するビューイントロスペクション・ネットワーク(VIN)を提案する。 VIN-NBVは,制約条件で操作した場合,カバレッジベースライン上で30%の動作で復元品質が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.218766735567975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Next Best View (NBV) algorithms aim to acquire an optimal set of images using minimal resources, time, or number of captures to enable efficient 3D reconstruction of a scene. Existing approaches often rely on prior scene knowledge or additional image captures and often develop policies that maximize coverage. Yet, for many real scenes with complex geometry and self-occlusions, coverage maximization does not lead to better reconstruction quality directly. In this paper, we propose the View Introspection Network (VIN), which is trained to predict the reconstruction quality improvement of views directly, and the VIN-NBV policy. A greedy sequential sampling-based policy, where at each acquisition step, we sample multiple query views and choose the one with the highest VIN predicted improvement score. We design the VIN to perform 3D-aware featurization of the reconstruction built from prior acquisitions, and for each query view create a feature that can be decoded into an improvement score. We then train the VIN using imitation learning to predict the reconstruction improvement score. We show that VIN-NBV improves reconstruction quality by ~30% over a coverage maximization baseline when operating with constraints on the number of acquisitions or the time in motion.
• Abstract（参考訳）: Next Best View (NBV)アルゴリズムは、シーンの効率的な3D再構成を可能にするため、最小限のリソース、時間、キャプチャ数を用いて最適な画像のセットを取得することを目的としている。 既存のアプローチは、しばしば以前のシーン知識や追加の画像キャプチャに依存し、カバレッジを最大化するポリシーを開発する。 しかし、複雑な幾何学と自己閉塞を持つ多くの現実のシーンでは、カバレッジの最大化は、直接的に再構築品質を向上させるには至らない。 本稿では,ビューの再現性向上を直接予測するビューイントロスペクションネットワーク(VIN)と,VIN-NBVポリシーを提案する。 各取得ステップで複数のクエリビューをサンプリングし、最も高いVIN予測改善スコアを持つものを選択する。 我々は,VINを設計して,事前の取得から構築した再構築を3D対応で実現し,クエリビュー毎に改善スコアにデコード可能な機能を作成する。 次に、模擬学習を用いてVINを訓練し、再建改善スコアを予測する。 VIN-NBVは,取得数や動作時間に制約のある操作を行う場合,カバレッジ最大化ベースラインよりも約30%向上することを示す。

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