#431
summarized by : Tomohiro Hayase
From Points to Multi-Object 3D Reconstruction

どんな論文か?

画像一つから複数の3D物体を再構築。画面内の複数物体の中心を検出・形状リストから当てはまる形状を推定・9DoF(位置、スケール、回転)を推定する。最後に3D物体が衝突しないように、衝突を検出するが、Bounding Box同士の衝突ではなく表面の最短距離計測関数SDFを使うことにより、直接物体同士の衝突を計算して、損失関数としている。そのため、机の中の椅子などの複雑な形状推定も可能となっている。
placeholder

新規性

Collision Lossによる、形状データストレージ内からの形状の選択とBounding Boxの9DoFの同時推定により、高い復元性能を示した。

結果

ShapeNet-pairsとShapeNet-tripletsにおいて、3DIoUについてCoReNetより高い性能を示した。

その他(なぜ通ったか?等)

なぜ通ったか?:Bounding Boxが衝突していても表面が衝突していない複数の3D物体の復元に成功しているから。ロスのそれぞれの構成がまとまっているから。 感想:VRや動画での3D物体位置推定などに有用であると思われる。その他:論文読み会で読みました。