一部のキャプチャから3Dスキャンを再構築する「SHARPチャレンジ」、記念すべき第一回目の勝者達はこちら！

Artec 3Dは、ECCV 2020SHARPチャレンジの最優秀賞の受賞者達を発表できることを誇りに思います。こちらのイベントは、8月23日にスコットランドのグラスゴー市の会場と、オンラインで同時開催されました。このコンテストは、あるオブジェクトの部分的なデジタルキャプチャの3Dスキャンから、完全にそのオブジェクトを再構築のための効果的な解決策を見つけることが課題となりました。

マックスプランク情報研究所のジェラッド・ポンスモール（Gerard Pons-Moll）氏とジュリアン・チベイン（Julian Chibane）氏は、「Implicit Feature Networks for Texture Completion of 3D Data（３Dデータのテクスチャを補完するための絶対的な特徴のネットワーク）」というタイトルで、最優秀賞とArtecが後援した4000ユーロの大賞金を見事に獲得しました。

ジェラッド・ポンスモール氏（左）とジュリアン・チベイン氏（右）

彼らによりますと、「私達の洞察で重要となった点は、3Dテクスチャの完成とは、3Dの一部のテクスチャと完全形態のジオメトリの両方から抽出された、ローカルとグローバルにおける深みのある特徴を組み込むおかげでできるという点です。詳しく説明しますと、オブジェクトの一部の3Dテクスチャが与えられ、私達はIF-Net(絶対的な特徴のネットワーク)で3Dジオメトリを完成させたので、私達のモデルは完成したジオメトリとピッタリ一致して、欠落していたテクスチャ部分を完璧に修復することができました」

共同受賞者のジェラッド・ポンスモール氏は、このように言います。「このチャレンジの直前に、実はCVPR'20で論文を発表したんです。そのタイトルは、「Implicit Functions in Feature Space for 3D Shape Reconstruction and Completion（3D形状の再構築と完成のための、特徴のスペースにおける絶対的関数）」というもので、複数の3Dプロジェクトで最先端の技術を身に着けたばかりだったので、良いタイミングでした。テクスチャの完成部分は論文にはなかったので、今回のチャレンジはそれを達成するよう、背中を押してくれる形になりました」

彼は続けます。「これはこういったチャレンジの素晴らしいところだと思います。研究者や学生をやる気にさせてくれますし、一貫したルールの下で、さまざまな方法を比較することができます。私達にとって良い経験でしたし、学ぶこともできました。ローカルにおいて、3Dオブジェクトはカテゴリに関係なく、同じような構造を共有しますから、オブジェクトと人間の形状がローカルとグローバルにおいて、どんな風に見えるかを学習するネットワークを私達は設計したというわけです。これでより少ない3Dデータで効果的に学習することができます。その取得には常にコストがかかってしまいますが。

私達はArtec3Dが今回このイベントのスポンサーになっていただいたこと、そして賞金をこんなに後援してくれたことに感謝し、受賞を光栄に思います。Artec 3Dは、産業界と学界の相互作用を可能にするオープンソースを活用した研究を推進していて、魅力的な企業だと思います。Artec3Dがまた次回、このチャレンジのスポンサーになってくれることを願っています。そうしたら私達は確実に参加しますよ！」