A High-Performance Learning-Based Framework for Monocular 3-D Point Cloud Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
An essential yet challenging step in the 3D reconstruction problem is to train a machine or a robot to model 3D objects. Many 3D reconstruction applications depend on real-time data processing, so computational efficiency is a fundamental requirement in such systems. Despite considerable progress in 3D reconstruction techniques in recent years, developing efficient algorithms for real-time implementation remains an open problem. The present study addresses current issues in the high-precision reconstruction of objects displayed in a single-view image with sufficiently high accuracy and computational efficiency. To this end, we propose two neural frameworks: a CNN-based autoencoder architecture called Fast-Image2Point (FI2P) and a transformer-based network called TransCNN3D. These frameworks consist of two stages: perception and construction. The perception stage addresses the understanding and extraction process of the underlying contexts and features of the image. The construction stage, on the other hand, is responsible for recovering the 3D geometry of an object by using the knowledge and contexts extracted in the perception stage. The FI2P is a simple yet powerful architecture to reconstruct 3D objects from images faster (in real-time) without losing accuracy. Then, the TransCNN3D framework provides a more accurate 3D reconstruction without losing computational efficiency. The output of the reconstruction framework is represented in the point cloud format. The ShapeNet dataset is utilized to compare the proposed method with the existing ones in terms of computation time and accuracy. Simulations demonstrate the superior performance of the proposed strategy. Our dataset and code are available on IEEE DataPort website and first author’s GitHub repository respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».