要約
この論文では、ポーズをとった画像からシーンレベルの 3D 再構成を行う新しいシステムである 3DFIRES を紹介します。
3DFIRES は、わずか 1 つのビューで動作するように設計されており、隠れたサーフェスを含む、目に見えないシーンの完全なジオメトリを再構築します。
複数のビュー入力を使用すると、私たちの方法はすべてのカメラ錐台内で完全な再構成を生成します。
私たちのアプローチの重要な特徴は、特徴レベルでのマルチビュー情報の融合であり、一貫した包括的な 3D 再構成の作成を可能にします。
大規模な実際のシーン データセットからの非防水スキャンでシステムをトレーニングします。
我々は、この手法が 1 つの入力のみでシングルビュー再構成法の有効性に匹敵し、スパースビュー 3D 再構成の定量的および定性的尺度の両方において既存の技術を上回ることを示します。
要約(オリジナル)
This paper introduces 3DFIRES, a novel system for scene-level 3D reconstruction from posed images. Designed to work with as few as one view, 3DFIRES reconstructs the complete geometry of unseen scenes, including hidden surfaces. With multiple view inputs, our method produces full reconstruction within all camera frustums. A key feature of our approach is the fusion of multi-view information at the feature level, enabling the production of coherent and comprehensive 3D reconstruction. We train our system on non-watertight scans from large-scale real scene dataset. We show it matches the efficacy of single-view reconstruction methods with only one input and surpasses existing techniques in both quantitative and qualitative measures for sparse-view 3D reconstruction.
arxiv情報
著者 | Linyi Jin,Nilesh Kulkarni,David Fouhey |
発行日 | 2024-03-13 17:59:50+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google