論文の概要: PvDeConv: Point-Voxel Deconvolution for Autoencoding CAD Construction in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04493v1
• Date: Tue, 12 Jan 2021 14:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 01:51:09.378603
• Title: PvDeConv: Point-Voxel Deconvolution for Autoencoding CAD Construction in 3D
• Title（参考訳）: PvDeConv:3次元CAD構築のためのポイントボクセルデコンボリューション
• Authors: Kseniya Cherenkova, Djamila Aouada, Gleb Gusev
• Abstract要約: コンピュータ支援設計(cad)モデルの基盤となる形状を密に記述した10k点の高分解能点雲を合成することを学ぶ。 50k以上のCADモデルとその対応する3Dメッシュを含む新しい専用データセット、CC3Dを紹介します。 このデータセットは、3Dスキャン(CADモデル)のペアからサンプリングされた点雲の畳み込みオートエンコーダを学ぶために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.87757211847093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a Point-Voxel DeConvolution (PVDeConv) module for 3D data autoencoder. To demonstrate its efficiency we learn to synthesize high-resolution point clouds of 10k points that densely describe the underlying geometry of Computer Aided Design (CAD) models. Scanning artifacts, such as protrusions, missing parts, smoothed edges and holes, inevitably appear in real 3D scans of fabricated CAD objects. Learning the original CAD model construction from a 3D scan requires a ground truth to be available together with the corresponding 3D scan of an object. To solve the gap, we introduce a new dedicated dataset, the CC3D, containing 50k+ pairs of CAD models and their corresponding 3D meshes. This dataset is used to learn a convolutional autoencoder for point clouds sampled from the pairs of 3D scans - CAD models. The challenges of this new dataset are demonstrated in comparison with other generative point cloud sampling models trained on ShapeNet. The CC3D autoencoder is efficient with respect to memory consumption and training time as compared to stateof-the-art models for 3D data generation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元データオートエンコーダのためのPoint-Voxel DeConvolution (PVDeConv) モジュールを提案する。 その効率を示すために、コンピュータ支援設計(cad)モデルの基盤となる幾何学を密に記述した10k点の高分解能点雲を合成することを学ぶ。 プロトルージョン、欠落した部分、円滑な縁、穴などのスキャンはCADオブジェクトの実際の3Dスキャンに必然的に現れる。 元のCADモデル構築を3Dスキャンから学習するには、対応するオブジェクトの3Dスキャンとともに、真理を理解する必要がある。 このギャップを解決するために、50k以上のCADモデルとその対応する3Dメッシュを含む、新しい専用データセットCC3Dを導入する。 このデータセットは、3Dスキャン(CADモデル)のペアからサンプリングされた点雲の畳み込みオートエンコーダを学ぶために使用される。 この新しいデータセットの課題は、ShapeNetでトレーニングされた他の生成点クラウドサンプリングモデルと比較できる。 CC3Dオートエンコーダは、3Dデータ生成の最先端モデルと比較してメモリ消費とトレーニング時間に関して効率的である。

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