BNV-Fusion:2レベルニューラルボリューム融合を用いた高密度3D再構成【JST・京大機械翻訳】

Li Kejie; Tang Yansong; Prisacariu Victor Adrian; Torr Philip H. S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209511619093 整理番号：22P0324636

BNV-Fusion:2レベルニューラルボリューム融合を用いた高密度3D再構成【JST・京大機械翻訳】

BNV-Fusion: Dense 3D Reconstruction using Bi-level Neural Volume Fusion

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発行年： 2022年04月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深さ画像のストリームからの高密度3D再構成は,多くの混合現実とロボット応用の鍵である。Trunced Signed Distance Function(TSDF)フュージョンに基づく方法は,長年にわたる分野を進歩させたが,TSDFボリューム表現は,雑音測定に対するロバスト性と詳細レベルの維持の間のバランスに打ち勝つ。高密度3D再構成のための神経陰的表現と神経レンダリングにおける最近の進歩を利用するBiレベル神経体積融合(BNV-Fusion)を提示した。大域的ニューラル暗黙表現に新しい深さマップをインクリメンタルに統合するために,設計により効率と再構成品質の両方を考慮した新しいバイレベル融合戦略を提案した。提案手法を複数のデータセットで定性的および定性的に評価し,既存の方法よりも大幅な改善を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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