論文の概要: Fabrication-Aware Reverse Engineering for Carpentry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09965v1
- Date: Wed, 21 Jul 2021 09:25:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-22 14:08:34.705356
- Title: Fabrication-Aware Reverse Engineering for Carpentry
- Title（参考訳）: カーポエント製造におけるリバースエンジニアリング
- Authors: James Noeckel, Haisen Zhao, Brian Curless, Adriana Schulz
- Abstract要約: 本稿では,大工品の画像から創製青写真を生成する新しい手法を提案する。
本手法では, 有効形状だけでなく, 意味論的に有効な部品集合を復元するために, ドメイン固有の制約を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.85366090510913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel method to generate fabrication blueprints from images of
carpentered items. While 3D reconstruction from images is a well-studied
problem, typical approaches produce representations that are ill-suited for
computer-aided design and fabrication applications. Our key insight is that
fabrication processes define and constrain the design space for carpentered
objects, and can be leveraged to develop novel reconstruction methods. Our
method makes use of domain-specific constraints to recover not just valid
geometry, but a semantically valid assembly of parts, using a combination of
image-based and geometric optimization techniques.
We demonstrate our method on a variety of wooden objects and furniture, and
show that we can automatically obtain designs that are both easy to edit and
accurate recreations of the ground truth. We further illustrate how our method
can be used to fabricate a physical replica of the captured object as well as a
customized version, which can be produced by directly editing the reconstructed
model in CAD software.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大工品の画像から創製青写真を生成する新しい手法を提案する。
画像からの3d再構成はよく研究されている問題であるが、典型的な手法はコンピュータ支援の設計や製造に不向きな表現を生成する。
我々の重要な洞察は、造形プロセスが大工オブジェクトの設計空間を定義し、制約し、新しい再構築手法を開発するために活用できるということである。
本手法では,画像ベースと幾何最適化の組み合わせを用いて,有効形状だけでなく,部品の意味的に妥当な集合を復元する。
様々な木製物や家具について本手法を実演し, 容易に編集でき, 正確な真理を再現できるデザインを自動で得ることができることを示した。
さらに本手法は,cadソフトウェアで再構成されたモデルを直接編集することで生成可能なカスタマイズされたバージョンだけでなく,キャプチャしたオブジェクトの物理的レプリカの作成にも利用できることを示す。
関連論文リスト
- EasyHOI: Unleashing the Power of Large Models for Reconstructing Hand-Object Interactions in the Wild [79.71523320368388]
本研究の目的は,手動物体のインタラクションを単一視点画像から再構築することである。
まず、手ポーズとオブジェクト形状を推定する新しいパイプラインを設計する。
最初の再構築では、事前に誘導された最適化方式を採用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-21T16:33:35Z) - Part123: Part-aware 3D Reconstruction from a Single-view Image [54.589723979757515]
Part123は、一視点画像から部分認識された3D再構成のための新しいフレームワークである。
ニューラルレンダリングフレームワークにコントラスト学習を導入し、部分認識機能空間を学習する。
クラスタリングに基づくアルゴリズムも開発され、再構成されたモデルから3次元部分分割結果を自動的に導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-27T07:10:21Z) - Shape, Pose, and Appearance from a Single Image via Bootstrapped
Radiance Field Inversion [54.151979979158085]
提案手法では,自然画像に対する基本的エンドツーエンド再構築フレームワークを導入し,正確な地平のポーズが得られない。
そこで,モデルが解の第一の推算を生成するハイブリッド・インバージョン・スキームを適用する。
当社のフレームワークでは,イメージを10ステップでデレンダリングすることが可能で,現実的なシナリオで使用することが可能です。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-21T17:42:42Z) - Object Wake-up: 3-D Object Reconstruction, Animation, and in-situ
Rendering from a Single Image [58.69732754597448]
椅子の写真があれば、椅子の3次元形状を抽出し、その可愛らしい調音や動きをアニメーション化し、元の画像空間でその場でレンダリングできるだろうか?
単一画像中の調音対象を抽出・操作するための自動アプローチを考案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-05T16:20:12Z) - Reconstructing Interactive 3D Scenes by Panoptic Mapping and CAD Model
Alignments [81.38641691636847]
エンボディエージェントの観点から,シーン再構築の問題を再考する。
rgb-dデータストリームを用いてインタラクティブシーンを再構築する。
この再構成されたシーンは、密集したパノプティカルマップのオブジェクトメッシュを、部分ベースのCADモデルに置き換える。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-30T05:56:58Z) - 3D Reconstruction of Novel Object Shapes from Single Images [23.016517962380323]
提案するSDFNetは,目に見える形状と見えない形状の最先端性能を実現する。
本研究は, 画像形状再構成の大規模評価を行った最初の試みである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-14T00:34:26Z) - AutoSweep: Recovering 3D Editable Objectsfrom a Single Photograph [54.701098964773756]
セマンティックな部分で3Dオブジェクトを復元し、直接編集することを目的としている。
我々の研究は、一般化された立方体と一般化されたシリンダーという、2種類の原始的な形状の物体を回収する試みである。
提案アルゴリズムは,高品質な3Dモデルを復元し,既存手法のインスタンスセグメンテーションと3D再構成の両方で性能を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-27T12:16:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。