Effiziente und skalierbare 3D-Registrierung von Menschenmodellen durch selbstüberwachte neuronale Felder

Grunnleggende konsepter

Unser Verfahren NICP (Neural ICP) ermöglicht eine selbstüberwachte Verbesserung der Genauigkeit und Generalisierung neuronaler Felder zur robusten 3D-Registrierung von Menschenmodellen in großem Maßstab.

Sammendrag

Dieser Artikel präsentiert ein neues Verfahren zur effizienten und skalierbaren 3D-Registrierung von Menschenmodellen. Der Kernbeitrag ist NICP, eine selbstüberwachte Aufgabe, die neuronale Felder (NF) iterativ verbessert, um eine genauere Anpassung an die Zieloberfläche zu erreichen.

NICP wird in ein vollständiges Registrierungspipeline namens NSR integriert, das eine lokalisierte Variante des Learned Vertex Descent (LoVD) verwendet. NSR erzielt den aktuellen Stand der Technik auf öffentlichen Benchmarks und zeigt eine robuste Generalisierung auf eine Vielzahl von Herausforderungen wie Rauschen, Teilansichten, Kleidung und Posen, die weit außerhalb der Trainingsdaten liegen.

Die Autoren zeigen die Leistungsfähigkeit von NICP, indem sie es auf verschiedene NF-Architekturen anwenden und eine umfassende Evaluation auf zahlreichen Datensätzen durchführen. Darüber hinaus demonstrieren sie die Anwendbarkeit von NSR für verschiedene Anwendungsfälle wie die Erstellung animierbarer Avatare aus verrauschten 3D-Rekonstruktionen.

Statistikk

Die Registrierung von über 5.000 Formen aus mehr als 10 verschiedenen Datensätzen zeigt eine Verbesserung von bis zu 30% gegenüber dem Basisnetzwerk.
NSR erreicht eine Genauigkeit von 1,76 cm auf dem FAUST-Benchmark, was eine Verbesserung von 20% gegenüber dem Stand der Technik darstellt.
Auf dem SHREC19-Benchmark verbessert NSR den Stand der Technik um 53%.

Sitater

"NICP ist die erste selbstüberwachte Feinabstimmung, die speziell für neuronale Felder entwickelt wurde, benötigt nur wenige Sekunden und verbessert die Rückgratregistrierung um bis zu 30%."
"NSR, unsere vollständige Registrierungspipeline, erzielt den aktuellen Stand der Technik auf öffentlichen Benchmarks und zeigt eine robuste Generalisierung auf eine Vielzahl von Herausforderungen."

Viktige innsikter hentet fra

NICP

by Riccardo Mar... klokken arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.14024.pdf

Dypere Spørsmål

Wie könnte NICP auf andere 3D-Geometrieaufgaben wie Objektrekonstruktion oder Oberflächenmodellierung erweitert werden?

NICP könnte auf andere 3D-Geometrieaufgaben erweitert werden, indem es auf verschiedene Arten von 3D-Modellen angewendet wird. Zum Beispiel könnte NICP für die Rekonstruktion von Objekten aus Punktwolken verwendet werden, um die Genauigkeit der Rekonstruktion zu verbessern. Durch die Anpassung des NICP-Algorithmus an die spezifischen Anforderungen anderer Geometrieaufgaben könnte die Effizienz und Genauigkeit der Ergebnisse gesteigert werden. Darüber hinaus könnte NICP auch für die Oberflächenmodellierung eingesetzt werden, um die Registrierung von Oberflächenpunktwolken zu verbessern und präzisere Modelle zu erstellen.

Wie könnte der Ansatz der lokalisierten neuronalen Felder auf andere Anwendungen wie die Modellierung von Tieren oder Robotern übertragen werden?

Der Ansatz der lokalisierten neuronalen Felder könnte auf andere Anwendungen wie die Modellierung von Tieren oder Robotern übertragen werden, indem spezifische Merkmale und Strukturen dieser Objekte berücksichtigt werden. Zum Beispiel könnten für die Modellierung von Tieren die anatomischen Besonderheiten und Bewegungsmuster berücksichtigt werden, um präzise und realistische Modelle zu erstellen. Bei der Modellierung von Robotern könnten die Lokalisierung und Ausrichtung von Bauteilen oder Sensoren verbessert werden, um die Leistung und Funktionalität der Roboter zu optimieren. Durch die Anpassung des Ansatzes der lokalisierten neuronalen Felder an die spezifischen Anforderungen dieser Anwendungen könnten präzisere und effizientere Modelle erstellt werden.

Welche zusätzlichen Informationsquellen (z.B. Textur, Beleuchtung) könnten in zukünftigen Versionen von NSR integriert werden, um die Registrierungsgenauigkeit weiter zu verbessern?

In zukünftigen Versionen von NSR könnten zusätzliche Informationsquellen wie Textur und Beleuchtung integriert werden, um die Registrierungsgenauigkeit weiter zu verbessern. Die Berücksichtigung von Texturinformationen könnte dazu beitragen, Oberflächendetails und Muster besser zu erfassen, was zu präziseren Registrierungsergebnissen führt. Die Integration von Beleuchtungsinformationen könnte helfen, Schatten und Reflexionen zu berücksichtigen, was die Genauigkeit der Registrierung in verschiedenen Beleuchtungssituationen verbessern würde. Durch die Kombination von geometrischen, texturierten und beleuchtungsbezogenen Informationen könnte NSR eine ganzheitlichere und präzisere Registrierung von 3D-Objekten ermöglichen.