抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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動きからの構造(SfM)に対する既存のアプローチは,特に大きな視差で捉えられた画像を用いるとき,印象的な3D再構成結果を生成する。しかし,映画とTVにおけるビデオコンテンツの創出には,カメラが特定のショットをフィルム化しながら移動できる量がしばしば制限される。ビデオフレーム間の小さなモーションパララックスは,標準幾何学ベースSfMアプローチを映画やTVに対して有効でないようにする。この課題に取り組むために,事前訓練されたネットワークから得られた単一フレーム深さプリーを用いて,著者らの小さなパーラックス設定のための幾何学ベースのSfMを大幅に改善する簡単で効果的なアプローチを提案する。この目的のために,最初に,検出したキーポイントの深さ推定を用いて,初期2視点再構成のためのポイントクラウドとカメラ姿勢を再構成した。次に,新しい画像を登録するために深さ正則化最適化を行い,増分再構成中に新しい点を三角化した。このアプローチを包括的に評価するために,専門CGスタジオにより手動で注釈付けされた15のスタジオ生成ビデオから21Kフレームを有する130ショットから成る新しいデータセット(StudioSfM)を導入した。著者らのアプローチ:(a)著者らの小さなパーラックス設定のための3-D再構成の品質を著しく改良し,(b)大きなパララックスを有するデータに対する劣化を引き起こさず,(c)幾何学ベースのスパースSfMの一般化可能性とスケーラビリティを維持することを示した。著者らのデータセットはhttps://github.com/amazon research/small baseline camera trackingで得られる。【JST・京大機械翻訳】
