3DFIRES: Few Image 3D REconstruction for Scenes with Hidden Surface

📄 arXiv: 2403.08768v1 📥 PDF

作者: Linyi Jin, Nilesh Kulkarni, David Fouhey

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-13

备注: Accepted to CVPR 2024. Project Page https://jinlinyi.github.io/3DFIRES/

💡 一句话要点

提出3DFIRES以解决稀疏视图下的3D重建问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D重建 稀疏视图 多视图融合 几何重建 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的3D重建方法在处理隐藏表面和稀疏视图时存在显著不足，难以生成完整的几何模型。
  2. 3DFIRES通过融合多视图信息于特征层面，能够从极少的视角中重建出完整的3D场景。
  3. 实验结果表明，3DFIRES在单视图输入下的效果与现有单视图重建方法相当，并在稀疏视图重建中表现优异。

📝 摘要（中文）

本文介绍了3DFIRES，一个用于场景级3D重建的新系统，能够从少至一个视角的图像中重建完整的几何形状，包括隐藏表面。该方法在多个视角输入下，能够在所有相机视锥内生成完整重建。其关键特征是多视图信息在特征层面的融合，使得3D重建更加连贯和全面。我们在大规模真实场景数据集上训练系统，结果显示其在单视图重建方法中表现出色，并在稀疏视图3D重建的定量和定性指标上超越现有技术。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在稀疏视图条件下进行3D重建时，隐藏表面导致的几何信息缺失问题。现有方法往往无法有效处理这些挑战，导致重建结果不完整或不准确。

核心思路：3DFIRES的核心思路是通过在特征层面融合来自多个视角的信息，来生成更为连贯和全面的3D重建结果。这样的设计使得系统能够在仅有少量视角的情况下，仍然能够重建出完整的场景几何。

技术框架：该方法的整体架构包括输入图像的特征提取、特征融合、几何重建和后处理等主要模块。首先，从输入图像中提取特征，然后将这些特征进行融合，最后生成完整的3D几何模型。

关键创新：3DFIRES的主要创新在于其特征层面的多视图信息融合技术，这一方法与传统的逐视图重建方法本质上不同，能够有效克服隐藏表面问题。

关键设计：在技术细节上，3DFIRES采用了特定的损失函数来优化重建质量，并设计了适应于非水密扫描的网络结构，以确保在真实场景数据集上的有效性。该系统在训练过程中使用了大规模的真实场景数据集，以提高其泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，3DFIRES在单视图输入下的重建效果与现有单视图重建方法相当，而在稀疏视图重建中，其性能在定量和定性指标上均显著优于现有技术，具体提升幅度未知，展示了其在3D重建领域的强大能力。

🎯 应用场景

3DFIRES的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括虚拟现实、增强现实、城市建模和游戏开发等。通过提供高质量的3D重建，该技术能够提升用户体验，并为相关行业带来更高的效率和准确性。未来，随着技术的进一步发展，3DFIRES有望在实时3D重建和自动化场景理解中发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces 3DFIRES, a novel system for scene-level 3D reconstruction from posed images. Designed to work with as few as one view, 3DFIRES reconstructs the complete geometry of unseen scenes, including hidden surfaces. With multiple view inputs, our method produces full reconstruction within all camera frustums. A key feature of our approach is the fusion of multi-view information at the feature level, enabling the production of coherent and comprehensive 3D reconstruction. We train our system on non-watertight scans from large-scale real scene dataset. We show it matches the efficacy of single-view reconstruction methods with only one input and surpasses existing techniques in both quantitative and qualitative measures for sparse-view 3D reconstruction.