3 Dimensional Dense Reconstruction: A Review of Algorithms and Dataset

要約

タイトル: 3次元密集再構築: アルゴリズムとデータセットのレビュー
要約:
– 3D密集再構築とは、2D平面画像から3Dオブジェクトの完全な形状とテクスチャの特徴を取得するプロセスを指します。
– 3D再構築は、重要であり広く研究されている問題ですが、解決されているとは言い難いです。
– この研究では、ジオメトリックモデルや光学モデルに基づく3D密集再構築の古典的な方法、そしてディープラーニングに基づく方法をシステム的に紹介します。
– また、ディープラーニング向けのデータセット、それらのデータセット上でディープラーニング方法が示す性能、利点、欠点も紹介します。

要約(オリジナル)

3D dense reconstruction refers to the process of obtaining the complete shape and texture features of 3D objects from 2D planar images. 3D reconstruction is an important and extensively studied problem, but it is far from being solved. This work systematically introduces classical methods of 3D dense reconstruction based on geometric and optical models, as well as methods based on deep learning. It also introduces datasets for deep learning and the performance and advantages and disadvantages demonstrated by deep learning methods on these datasets.

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