論文の概要: 3D Shape Segmentation with Geometric Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00397v1
• Date: Sun, 2 Feb 2020 14:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 20:15:46.761398
• Title: 3D Shape Segmentation with Geometric Deep Learning
• Title（参考訳）: 幾何学的深層学習による3次元形状分割
• Authors: Davide Boscaini and Fabio Poiesi
• Abstract要約: 本稿では,部分分割問題としてセグメント化全体を解くために,3次元形状の3次元拡張ビューを生成するニューラルネットワークベースのアプローチを提案する。 提案手法は,公開データセットの3次元形状と,フォトグラム法を用いて再構成した実物体を用いて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.512827436728378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The semantic segmentation of 3D shapes with a high-density of vertices could be impractical due to large memory requirements. To make this problem computationally tractable, we propose a neural-network based approach that produces 3D augmented views of the 3D shape to solve the whole segmentation as sub-segmentation problems. 3D augmented views are obtained by projecting vertices and normals of a 3D shape onto 2D regular grids taken from different viewpoints around the shape. These 3D views are then processed by a Convolutional Neural Network to produce a probability distribution function (pdf) over the set of the semantic classes for each vertex. These pdfs are then re-projected on the original 3D shape and postprocessed using contextual information through Conditional Random Fields. We validate our approach using 3D shapes of publicly available datasets and of real objects that are reconstructed using photogrammetry techniques. We compare our approach against state-of-the-art alternatives.
• Abstract（参考訳）: 高密度の頂点を持つ3次元形状のセマンティックセグメンテーションは、大きなメモリ要求のために実行できない可能性がある。 そこで本研究では,3次元形状の3次元拡張画像を作成し,セグメンテーション全体をサブセグメンテーション問題として解決するニューラルネットワークに基づく手法を提案する。 3次元拡張ビューは、形状の異なる視点から3次元形状の頂点と正規を2次元正則格子に投影することで得られる。 これらの3Dビューは畳み込みニューラルネットワークによって処理され、各頂点のセマンティッククラスの集合上の確率分布関数(pdf)を生成する。 これらのpdfは元の3D形状に再投影され、条件ランダムフィールドを通してコンテキスト情報を用いて後処理される。 提案手法は,公開データセットの3次元形状と,フォトグラム法を用いて再構成した実物体を用いて検証する。 我々はこのアプローチを最先端の代替品と比較する。

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