희소 뷰에서의 3D 객체 재구성

객체 중심 광선 샘플링을 통한 희소 3D 재구성

본 연구는 360도 보정된 카메라 리그에서 포착된 희소 뷰에서 3D 객체 표면을 효율적으로 재구성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 MLP 기반 신경 표현과 삼각형 메시를 결합한 하이브리드 모델을 사용하며, 특히 객체 중심 광선 샘플링 기법을 통해 다중 뷰에 걸쳐 동일한 3D 지점을 효과적으로 업데이트할 수 있다. 이를 통해 희소 뷰 설정에서도 정확한 3D 재구성이 가능하며, 추가적인 마스크 감독 없이도 우수한 성능을 달성할 수 있다.

객체 중심 광선 샘플링을 통한 희소 3D 재구성

4개의 뷰에서 가우시안 스플래팅을 통한 고품질 3D 객체 재구성