MobileBrick: Building LEGO for 3D Reconstruction on Mobile Devices

要約

3次元物体再構成の評価には、高品質な3次元グラウンドトゥルース形状が不可欠である。しかし、現実に物体のレプリカを作成することは困難であり、3Dスキャナで作成された3D再構成でも、評価の偏りを引き起こすアーティファクトがある。この問題を解決するために、我々は、モバイルデバイスで撮影された新しいマルチビューRGBDデータセットを紹介します。このデータセットには、多様な3次元構造を持つ153の物体モデルに対する高精度な3次元グランドトゥルースアノテーションが含まれています。このデータセットには、多様な3次元構造を持つ153のオブジェクトモデルに対する高精度な3Dグランドトゥルースアノテーションが含まれている。モバイル端末で撮影された高解像度RGB画像と低解像度深度マップという異なるデータモダリティを、正確な3D形状注釈と組み合わせることで、高忠実度の3D再構成に関する将来の研究へのユニークな機会を提供する。さらに、提案したデータセットで様々な3D再構成アルゴリズムを評価する。プロジェクトページ: http://code.active.vision/MobileBrick/

要約(オリジナル)

High-quality 3D ground-truth shapes are critical for 3D object reconstruction evaluation. However, it is difficult to create a replica of an object in reality, and even 3D reconstructions generated by 3D scanners have artefacts that cause biases in evaluation. To address this issue, we introduce a novel multi-view RGBD dataset captured using a mobile device, which includes highly precise 3D ground-truth annotations for 153 object models featuring a diverse set of 3D structures. We obtain precise 3D ground-truth shape without relying on high-end 3D scanners by utilising LEGO models with known geometry as the 3D structures for image capture. The distinct data modality offered by high-resolution RGB images and low-resolution depth maps captured on a mobile device, when combined with precise 3D geometry annotations, presents a unique opportunity for future research on high-fidelity 3D reconstruction. Furthermore, we evaluate a range of 3D reconstruction algorithms on the proposed dataset. Project page: http://code.active.vision/MobileBrick/

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL