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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 112 - 119 (8page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.11.112
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단일 이미지 기반 3D 재구성은 하나의 2D 이미지만으로 3D 객체를 재구성하는 컴퓨터 비전 및 그래픽스의 한 분야로, 증강 현실, 게임 개발 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 단일 이미지 기반 3D 재구성을 위해 집중 메커니즘을 통합하여 3D 재구성 성능을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인코더와 디코더로 구성된 기본 3D 생성 모델에 자기 집중(Self-Attention)과 교차 집중(Cross-Attention) 메커니즘을 적용하였다. 이러한 메커니즘은 이미지 내의 중요한 지역적 특징을 강조하면서도, 전역적인 맥락 정보를 동시에 활용하여 재구성의 정확도를 높인다. 본 논문에서는 3D 재구성에서 널리 사용되는 ShapeNet 데이터셋에서의 실험을 통해 제안하는 방법이 3D 재구성의 정확도와 정밀도를 평가하는 다양한 지표에서 우수한 결과를 얻었으며, 복잡한 객체의 세부사항을 재현하는 능력에서도 탁월한 성능을 입증하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
R. Ranftl, A. Bochkovskiy and V. Koltun, “Vision Transformers for Dense Prediction,” in Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 12179-12188, October 2021.
R. Ranftl, K. Lasinger, D. Hafner, K. Schindler and V. Koltun, “Towards robust monocular depth estimation: mixing datasets for zero-shot cross-dataset transfer,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 44, no. 3, pp. 1623-1637, August 2020.
Z. Chen and H. Zhang, “Learning implicit fields for generative shape modeling,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5939-5948, California, USA, June 2019.
Q. Xu, W. Wang, D. Ceylan, R. Mech and U. Neumann, “Disn: deep implicit surface network for high-quality single-view 3d reconstruction,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 32, pp. 492-502, Vancouver, Canada, Decemper 2019.
A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, N. A. Gomez, L. Kaiser and I. Polosukhin, “Attention is all you need,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 30, pp. 1-11, California, USA, December 2017.
R. Ranftl, K. Lasinger, D. Hafner, K. Schindler and V. Koltun, “Towards robust monocular depth estimation: mixing datasets for zero-shot cross-dataset transfer,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 44, no. 3, pp. 1623-1637, August 2020.
Z. Chen and H. Zhang, “Learning implicit fields for generative shape modeling,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5939-5948, California, USA, June 2019.
Q. Xu, W. Wang, D. Ceylan, R. Mech and U. Neumann, “Disn: deep implicit surface network for high-quality single-view 3d reconstruction,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 32, pp. 492-502, Vancouver, Canada, Decemper 2019.
A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, N. A. Gomez, L. Kaiser and I. Polosukhin, “Attention is all you need,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 30, pp. 1-11, California, USA, December 2017.
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