AutoRecon: Automated 3D Object Discovery and Reconstruction
Yuang Wang, Xingyi He, Sida Peng, Haotong Lin, Hujun Bao, Xiaowei Zhou
[Zhejiang University]
提出了AutoRecon，一种全自动化框架，用于从多视角图像中发现和重建无背景的物体模型。
AutoRecon：3D目标发现与重建的自动化
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动机：在数字内容创作中，全自动目标重建流程至关重要。尽管3D重建领域取得了深远的发展，但获取干净的物体模型仍然依赖于不同形式的手工劳动，如边框标注、掩膜标注和网格操作。 -
方法：提出一种名为AutoRecon的新框架，用于从多视角图像中自动发现和重建目标。通过利用自监督2D视觉转换器特征，可以从SfM点云中鲁棒地定位和分割前景物体。通过与分解的点云提供的稠密监督，重建分解的神经场景表示，实现准确的物体重建和分割。 -
优势：AutoRecon实现了从多视角图像中全自动重建无背景物体模型的完全自动化框架。通过实验证明了AutoRecon的有效性和鲁棒性。
项目地址：https://zju3dv.github.io/autorecon/
论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.08810
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