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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,552 - 1,555 (4page)
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Active 3D reconstruction is a research field that focuses on planning paths to actively acquire data efficiently for 3D reconstruction. Among these, Next-Best-View (NBV) based path planning studies methods to select best viewpoints for 3D reconstruction. Recently, realistic modeling techniques such as Neural Radiance Fields and Gaussian Splatting have emerged, leading to active research on applying NBV to new 3D modeling methods. However, recent NBV techniques are designed to consider only uncertainty when selecting the best image from candidate images, which limits their efficiency in data acquisition. To overcome this limitation, we propose a similar image avoidance policy using SSIM, which avoids selecting images similar to those used in training. This approach prevents overfitting and effectively reduces the number of data used in training while acquiring the overall shape and surface information of the model with a small amount of data. We then verify the performance of the proposed method by comparing it to 3D models generated with random data and FisherRF using image quality metrics.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHOD
3. EXPERIMENT
4. CONCLUSION
REFERENCES
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