Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modeling 3D Shapes by Reinforcement Learning

論文の概要: Modeling 3D Shapes by Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12397v3
Date: Thu, 17 Sep 2020 04:45:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-19 05:11:32.299311
Title: Modeling 3D Shapes by Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習による3次元形状のモデル化
Authors: Cheng Lin, Tingxiang Fan, Wenping Wang, Matthias Nie{\ss}ner
Abstract要約: RLに基づく2段階のニューラル・フレームワークを提案し、3次元モデリングポリシーを学習する。モデリングエージェントを効果的に訓練するために,ポリシー,模倣学習,強化学習を組み合わせた新しい学習アルゴリズムを導入する。実験の結果、エージェントは規則的および構造的メッシュモデルを生成するための優れたポリシーを学習できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.343268605720176
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We explore how to enable machines to model 3D shapes like human modelers using deep reinforcement learning (RL). In 3D modeling software like Maya, a modeler usually creates a mesh model in two steps: (1) approximating the shape using a set of primitives; (2) editing the meshes of the primitives to create detailed geometry. Inspired by such artist-based modeling, we propose a two-step neural framework based on RL to learn 3D modeling policies. By taking actions and collecting rewards in an interactive environment, the agents first learn to parse a target shape into primitives and then to edit the geometry. To effectively train the modeling agents, we introduce a novel training algorithm that combines heuristic policy, imitation learning and reinforcement learning. Our experiments show that the agents can learn good policies to produce regular and structure-aware mesh models, which demonstrates the feasibility and effectiveness of the proposed RL framework.
Abstract（参考訳）: 深部強化学習(RL)を用いて,人間モデルのような3次元形状を機械でモデル化する方法を検討する。 mayaのような3dモデリングソフトウェアでは、モデラーは通常、(1)プリミティブのセットを使って形状を近似する、(2)プリミティブのメッシュを編集して詳細な幾何学を作成する、という2つのステップでメッシュモデルを作成する。このようなアーティストに基づくモデリングに着想を得て,RLに基づく2段階のニューラル・フレームワークを提案し,3次元モデリングポリシーを学習する。対話的な環境で行動を取り、報酬を集めることで、エージェントはまずターゲットの形状をプリミティブに解析し、それから幾何学を編集する。モデリングエージェントを効果的に訓練するために,ヒューリスティック・ポリシー,模倣学習,強化学習を組み合わせた新しい学習アルゴリズムを提案する。実験により, エージェントは規則的かつ構造を考慮したメッシュモデルを生成するための適切なポリシーを学習でき, 提案したRLフレームワークの有効性と有効性を示す。

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