論文の概要: Extending DeepSDF for automatic 3D shape retrieval and similarity transform estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09048v3
• Date: Mon, 26 Oct 2020 05:01:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 18:36:38.742567
• Title: Extending DeepSDF for automatic 3D shape retrieval and similarity transform estimation
• Title（参考訳）: deepsdfの拡張による3次元形状の自動検索と類似度変換推定
• Authors: Oladapo Afolabi, Allen Y. Yang, S. Shankar Sastry
• Abstract要約: コンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンの最近の進歩は、3次元形状にディープニューラルネットワークモデルを適用することに成功している。 形状および類似度変換パラメータを共同で推定することにより,この問題を克服するための定式化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8213230386700614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in computer graphics and computer vision have found successful application of deep neural network models for 3D shapes based on signed distance functions (SDFs) that are useful for shape representation, retrieval, and completion. However, this approach has been limited by the need to have query shapes in the same canonical scale and pose as those observed during training, restricting its effectiveness on real world scenes. We present a formulation to overcome this issue by jointly estimating shape and similarity transform parameters. We conduct experiments to demonstrate the effectiveness of this formulation on synthetic and real datasets and report favorable comparisons to the state of the art. Finally, we also emphasize the viability of this approach as a form of 3D model compression.
• Abstract（参考訳）: 近年のコンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンの進歩により、形状表現、検索、補完に有用な符号付き距離関数(sdfs)に基づく3次元形状へのディープニューラルネットワークモデルの応用が成功している。 しかしながら、このアプローチは、トレーニング中に観察されたものと同じ正準スケールのクエリ形状とポーズを持つ必要があり、現実世界のシーンでの有効性が制限されているため、制限されている。 形状および類似度変換パラメータを共同で推定することにより,この問題を克服するための定式化を提案する。 本研究では, この定式化の有効性を, 合成および実データに示す実験を行い, 現状との比較を報告する。 最後に,3次元モデル圧縮の形式として,このアプローチの実用性を強調した。

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