ROCA：基于单张图像鲁棒的 CAD 模型检索与对齐
计算机视觉与模式识别
2022-11-28 v2 图形学
机器学习
摘要
我们提出 ROCA，一种从形状数据库检索并将 3D CAD 模型对齐到单张输入图像的新端到端方法。这使得从 2D RGB 观测对观测场景进行 3D 感知成为可能，其表征为轻量、紧凑、干净的 CAD 表示。我们方法的核心是基于稠密 2D-3D 物体对应与 Procrustes 对齐的可微对齐优化。因此，ROCA 可提供鲁棒的 CAD 对齐，同时利用 2D-3D 对应学习几何相似的 CAD 模型以辅助 CAD 检索。在来自 ScanNet 的具有挑战性的真实图像上的实验表明，ROCA 在检索感知的 CAD 对齐准确率上从 9.5% 显著提升至 17.6%，优于当前最优方法。
引用
@article{arxiv.2112.01988,
title = {ROCA: Robust CAD Model Retrieval and Alignment from a Single Image},
author = {Can Gümeli and Angela Dai and Matthias Nießner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.01988},
year = {2022}
}