論文の概要: Neural Marching Cubes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11272v1
• Date: Mon, 21 Jun 2021 17:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 15:40:27.759054
• Title: Neural Marching Cubes
• Title（参考訳）: 神経マーチングキューブ
• Authors: Zhiqin Chen, Hao Zhang
• Abstract要約: 我々は、離散化された暗黙の場から三角形メッシュを抽出するデータ駆動型アプローチであるNeural Marching Cubes (NMC)を紹介する。 我々のネットワークは、限られたフィールドで局所的な特徴を学習し、新しい形状や新しいデータセットによく適応することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.314650721573743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Neural Marching Cubes (NMC), a data-driven approach for extracting a triangle mesh from a discretized implicit field. Classical MC is defined by coarse tessellation templates isolated to individual cubes. While more refined tessellations have been proposed, they all make heuristic assumptions, such as trilinearity, when determining the vertex positions and local mesh topologies in each cube. In principle, none of these approaches can reconstruct geometric features that reveal coherence or dependencies between nearby cubes (e.g., a sharp edge), as such information is unaccounted for, resulting in poor estimates of the true underlying implicit field. To tackle these challenges, we re-cast MC from a deep learning perspective, by designing tessellation templates more apt at preserving geometric features, and learning the vertex positions and mesh topologies from training meshes, to account for contextual information from nearby cubes. We develop a compact per-cube parameterization to represent the output triangle mesh, while being compatible with neural processing, so that a simple 3D convolutional network can be employed for the training. We show that all topological cases in each cube that are applicable to our design can be easily derived using our representation, and the resulting tessellations can also be obtained naturally and efficiently by following a few design guidelines. In addition, our network learns local features with limited receptive fields, hence it generalizes well to new shapes and new datasets. We evaluate our neural MC approach by quantitative and qualitative comparisons to all well-known MC variants. In particular, we demonstrate the ability of our network to recover sharp features such as edges and corners, a long-standing issue of MC and its variants. Our network also reconstructs local mesh topologies more accurately than previous approaches.
• Abstract（参考訳）: 我々は、離散化された暗黙の場から三角形メッシュを抽出するデータ駆動型アプローチであるNeural Marching Cubes (NMC)を紹介する。 古典的mcは、個々の立方体に分離された粗いテッセレーションテンプレートによって定義される。 より洗練されたテッセルレーションが提案されているが、それぞれの立方体における頂点位置と局所メッシュ位相を決定する際には、トリリニアリティのようなヒューリスティックな仮定を行う。 原則として、これらのアプローチでは、近くの立方体(例えばシャープエッジ)間の一貫性や依存関係を明らかにする幾何学的特徴を再構築することはできない。 これらの課題に対処するために、我々は、幾何学的特徴の保存に適したテッセルレーションテンプレートを設計し、頂点位置とメッシュトポロジをトレーニングメッシュから学習し、近くの立方体からのコンテキスト情報を考慮し、ディープラーニングの観点からMCを再キャストする。 ニューラルネットワークと互換性のある出力トライアングルメッシュを表現するために,簡単な3次元畳み込みネットワークをトレーニングに利用できるコンパクトなキューブパラメタライゼーションを開発した。 設計に適合する各立方体におけるすべての位相的ケースは, 表現を用いて容易に抽出できることを示し, 結果のテッセルレーションは, いくつかの設計ガイドラインに従うことで, 自然かつ効率的に得られることを示す。 さらに,ネットワークは受容領域が限定された局所的な特徴を学習し,新しい形状や新しいデータセットを一般化する。 定量的および定性的な比較により, 神経MCアプローチの評価を行った。 特に,我々のネットワークがエッジやコーナーなどの鋭い特徴を回復できることを実証する。 ネットワークはまた、従来のアプローチよりも正確なローカルメッシュトポロジを再構築する。

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