位置场描述子：野外环境下的单图像三维模型检索
计算机视觉与模式识别
2019-08-09 v1
摘要
我们提出位置场描述子(Location Field Descriptors)，一种用于野外环境下单图像三维模型检索的新方法。与以往直接将三维模型与 RGB 图像映射到嵌入空间的方法不同，我们建立一种以位置场形式的通用低层表示，并从中计算姿态不变的三维形状描述子。位置场编码二维像素与三维表面坐标之间的对应关系，从而显式捕获与任务无关的表观变化之外的三维形状与三维姿态信息。这种三维模型与 RGB 图像的早融合带来三个主要优势：第一，瓶颈式的位置场预测在训练时起到正则化作用；第二，系统的主要部分受益于在虚拟无限量的合成数据上训练；最后，预测的位置场具有视觉可解释性，使系统不再黑箱化。我们在三个具有不同物体类别且具挑战性的真实数据集(Pix3D、Comp 和 Stanford)上评估所提方法，并在多项三维检索指标上以最高 20% 的绝对优势显著优于当前最优方法。
引用
@article{arxiv.1908.02853,
title = {Location Field Descriptors: Single Image 3D Model Retrieval in the Wild},
author = {Alexander Grabner and Peter M. Roth and Vincent Lepetit},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.02853},
year = {2019}
}
备注
Accepted to International Conference on 3D Vision (3DV) 2019 (Oral)