MonoPlane：利用單目幾何線索實現泛化的 3D 平面重建

核心概念

MonoPlane 是一個基於單目視覺的 3D 平面重建框架，它利用預先訓練的單目深度和法線估計模型，結合基於圖形切割的 RANSAC 演算法，實現了對不同場景的泛化平面重建能力。

摘要

MonoPlane：利用單目幾何線索實現泛化的 3D 平面重建

本論文提出了一種名為 MonoPlane 的泛化 3D 平面檢測和重建框架。與需要多幅圖像或 RGB-D 輸入的基於魯棒估計器的傳統方法以及存在域轉移問題的基於學習的方法不同，MonoPlane 結合了兩者的優點，建立了一個基於單目幾何線索的平面重建流程，從而在實際場景中實現了準確、魯棒和可擴展的 3D 平面檢測和重建。
研究目標

利用單目幾何線索實現泛化的 3D 平面重建，避免傳統方法對深度或多視角輸入的依賴以及基於學習方法的域轉移問題。
方法

單目幾何線索提取: 利用預先訓練的大規模神經網絡從單幅圖像中獲取深度和表面法線信息。
基於圖形切割的 RANSAC: 將單目幾何線索融入到基於接近度的 RANSAC 框架中，依次擬合每個平面實例。

利用有效的 3D 點接近度，並在 RANSAC 中通過圖形對這種接近度進行建模，以指導從噪聲單目深度中進行平面擬合。
進行圖像級多平面聯合優化，以提高所有平面實例之間的一致性。

稀疏視圖擴展: 設計了一個簡單而有效的流程，將單視圖解決方案擴展到稀疏視圖 3D 平面重建。

結果
在多個數據集上的實驗結果表明，MonoPlane 相比於基準方法具有更好的零樣本泛化能力，在遷移設置中實現了最先進的平面重建性能。

探索了單目幾何線索在 3D 平面重建中的應用，實現了從單幅或稀疏 RGB 圖像中進行泛化的 3D 平面重建。
提出了一種基於點接近度的圖形切割 RANSAC 演算法，通過結合單目幾何線索，大大增強了處理噪聲輸入或複雜場景的魯棒性。
構建了一個適用於單幅圖像和稀疏視圖圖像的泛化 3D 平面重建系統，無需任何平面真值或特定域的微調。

從以下內容提煉的關鍵洞見

MonoPlane: Exploiting Monocular Geometric Cues for Generalizable 3D Plane Reconstruction

by Wang Zhao, J... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01226.pdf

深入探究

如何進一步提高 MonoPlane 在處理具有複雜紋理和光照條件的場景時的魯棒性？

以下是一些可以提高 MonoPlane 在處理複雜紋理和光照條件場景時魯棒性的方法：

增強單目深度和法線估計模型：

使用更大、更多樣化的數據集訓練模型，特別是包含複雜紋理和光照條件的數據。
探索更先進的網絡架構，例如結合全局上下文信息的 Transformer 模型，以提高模型對紋理和光照變化的魯棒性。
研究針對特定紋理和光照條件的自適應方法，例如根據圖像亮度和紋理複雜度動態調整模型參數。

改進點鄰近性建模：

除了位置、顏色和法線信息外，還可以考慮其他幾何和語義信息，例如邊緣、角點和目標分割結果，以構建更全面的點鄰近性模型。
探索更強大的相似性度量方法，例如學習不同特徵之間的非線性關係，以更好地捕捉點之間的相似性。

結合多視圖信息：

對於稀疏視圖場景，可以通過多視圖幾何約束來優化平面參數，例如平面-相機聯合優化，以提高平面重建的精度和魯棒性。

後處理優化：

使用更先進的後處理方法，例如基於深度學習的語義分割模型，對平面分割結果進行優化，以消除噪聲和提高邊緣精度。

如果沒有預先訓練的單目深度和法線估計模型，是否有其他方法可以替代？

如果沒有預先訓練的單目深度和法線估計模型，可以考慮以下替代方法：

使用多視圖幾何： 如果有多張圖像，可以使用 Structure-from-Motion (SfM) 或多視圖立體視覺 (MVS) 技術來重建場景的稀疏或稠密點雲，然後再使用 RANSAC 等方法擬合平面。
使用深度傳感器： 深度傳感器可以直接獲取場景的深度信息，可以省去單目深度估計的步驟。
結合語義信息： 可以使用語義分割模型來識別場景中的不同物體，然後利用物體的先驗知識來輔助平面檢測和重建。例如，可以利用牆壁、地板和桌面通常是平面的先驗知識來提高平面檢測的準確率。
基於線條的平面重建： 可以先檢測圖像中的直線，然後利用直線之間的幾何關係來推斷平面。
需要注意的是，這些替代方法可能需要額外的傳感器或計算資源，並且可能無法達到與使用預先訓練的單目深度和法線估計模型相同的精度和效率。

MonoPlane 的應用場景有哪些？例如，它可以用於機器人導航、增強現實或室內建模等領域嗎？

MonoPlane 作為一個通用的三維平面重建框架，在以下領域有廣泛的應用前景：

機器人導航： MonoPlane 可以幫助機器人快速感知周圍環境中的平面結構，例如牆壁、地面、桌面等，為路徑規劃和障礙物躲避提供重要信息。
增強現實 (AR)： MonoPlane 可以用於實時地檢測和重建場景中的平面，為虛擬物體的放置和交互提供精確的空間參考。例如，可以利用 MonoPlane 將虛擬家具精確地放置在房間的牆壁或地面上。
室內建模： MonoPlane 可以從單張或多張圖像中快速重建室內場景的三維平面模型，為室內設計、虛擬漫遊和房地產等應用提供基礎數據。
三維場景理解： 平面是三維場景中重要的幾何結構，MonoPlane 可以用於輔助其他三維場景理解任務，例如物體識別、場景分類和三維語義分割等。
總之，MonoPlane 作為一個高效、通用的三維平面重建框架，在諸多領域都有著廣泛的應用前景，並且隨著技術的進一步發展，其應用範圍還將不斷擴大。