論文の概要: LPMNet: Latent Part Modification and Generation for 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03560v3
• Date: Thu, 25 Feb 2021 15:44:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 11:45:25.904953
• Title: LPMNet: Latent Part Modification and Generation for 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: LPMNet: 3Dポイントクラウドの更新と生成
• Authors: Cihan \"Ong\"un, Alptekin Temizel
• Abstract要約: 本稿では,意味的部分と大域的形状の両方の生成と修正を処理できる単一エンドツーエンドオートエンコーダモデルを提案する。 提案手法は,3次元点雲モデル間の部分交換と異なる部分による合成をサポートし,遅延表現を直接編集して新しいモデルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we focus on latent modification and generation of 3D point cloud object models with respect to their semantic parts. Different to the existing methods which use separate networks for part generation and assembly, we propose a single end-to-end Autoencoder model that can handle generation and modification of both semantic parts, and global shapes. The proposed method supports part exchange between 3D point cloud models and composition by different parts to form new models by directly editing latent representations. This holistic approach does not need part-based training to learn part representations and does not introduce any extra loss besides the standard reconstruction loss. The experiments demonstrate the robustness of the proposed method with different object categories and varying number of points. The method can generate new models by integration of generative models such as GANs and VAEs and can work with unannotated point clouds by integration of a segmentation module.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,その意味的部分に関して,潜伏的修正と3次元点クラウドオブジェクトモデルの生成に焦点をあてる。 パート生成とアセンブリに別々のネットワークを使用する既存の方法とは異なり、セマンティック部分とグローバル形状の両方の生成と修正を処理可能な、エンドツーエンドのオートエンコーダモデルを提案する。 提案手法は, 3次元点クラウドモデルと異なる部分による合成間の部分交換をサポートし, 潜在表現を直接編集することで新しいモデルを形成する。 この全体的アプローチでは、部分表現を学習する部分ベースのトレーニングは必要とせず、標準的な再構築損失以外に余分な損失は生じない。 実験では,提案手法のロバスト性について,異なる対象カテゴリと異なる点数で検証した。 この方法はgansやvaesのような生成モデルの統合によって新しいモデルを生成することができ、セグメンテーションモジュールの統合によって、注釈なしのポイントクラウドと連携することができる。

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