論文の概要: PoolNet: Deep Learning for 2D to 3D Video Process Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05362v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 02:00:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.865878
• Title: PoolNet: Deep Learning for 2D to 3D Video Process Validation
• Title（参考訳）: PoolNet: 2Dから3Dビデオプロセス検証のためのディープラーニング
• Authors: Sanchit Kaul, Joseph Luna, Shray Arora,
• Abstract要約: 本稿では,Wild データのフレームレベルおよびシーンレベル検証のための汎用的なディープラーニングフレームワーク PoolNet を紹介する。 本研究では,SfM対応シーンを処理に不適なシーンと区別し,動作から構造データを得るのに要する処理時間を大幅に削減できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lifting Structure-from-Motion (SfM) information from sequential and non-sequential image data is a time-consuming and computationally expensive task. In addition to this, the majority of publicly available data is unfit for processing due to inadequate camera pose variation, obscuring scene elements, and noisy data. To solve this problem, we introduce PoolNet, a versatile deep learning framework for frame-level and scene-level validation of in-the-wild data. We demonstrate that our model successfully differentiates SfM ready scenes from those unfit for processing while significantly undercutting the amount of time state of the art algorithms take to obtain structure-from-motion data.
• Abstract（参考訳）: 逐次的および非逐次画像データからSfM(Lifting Structure-from-Motion)情報を抽出することは、時間と計算コストのかかる作業である。 これに加えて、公開データの大多数は、不適切なカメラポーズの変動、シーン要素の隠蔽、ノイズの多いデータのために処理に不適である。 この問題を解決するために,我々はフレームレベルおよびシーンレベルデータ検証のための汎用的なディープラーニングフレームワークであるPoolNetを紹介した。 我々は,SfM対応シーンを処理に不適なシーンと区別し,最先端のアルゴリズムが動作から構造データを得るのに要する時間を大幅に削減できることを実証した。

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