論文の概要: Mesh Convolution with Continuous Filters for 3D Surface Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01801v3
• Date: Sat, 22 Apr 2023 02:14:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 00:52:52.285400
• Title: Mesh Convolution with Continuous Filters for 3D Surface Parsing
• Title（参考訳）: 3次元表面解析のための連続フィルタによるメッシュ畳み込み
• Authors: Huan Lei, Naveed Akhtar, Mubarak Shah, and Ajmal Mian
• Abstract要約: 本稿では、3次元トライアングルメッシュから効果的な幾何学的特徴学習のための一連のモジュラー演算を提案する。 メッシュ畳み込みは球面調和を正規直交基底として利用し、連続畳み込みフィルタを生成する。 さらに,PicassoNet++という3次元表面の知覚解析のための新しい階層型ニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.25796935464648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Geometric feature learning for 3D surfaces is critical for many applications in computer graphics and 3D vision. However, deep learning currently lags in hierarchical modeling of 3D surfaces due to the lack of required operations and/or their efficient implementations. In this paper, we propose a series of modular operations for effective geometric feature learning from 3D triangle meshes. These operations include novel mesh convolutions, efficient mesh decimation and associated mesh (un)poolings. Our mesh convolutions exploit spherical harmonics as orthonormal bases to create continuous convolutional filters. The mesh decimation module is GPU-accelerated and able to process batched meshes on-the-fly, while the (un)pooling operations compute features for up/down-sampled meshes. We provide open-source implementation of these operations, collectively termed Picasso. Picasso supports heterogeneous mesh batching and processing. Leveraging its modular operations, we further contribute a novel hierarchical neural network for perceptual parsing of 3D surfaces, named PicassoNet++. It achieves highly competitive performance for shape analysis and scene segmentation on prominent 3D benchmarks. The code, data and trained models are available at https://github.com/EnyaHermite/Picasso.
• Abstract（参考訳）: 3次元曲面の幾何学的特徴学習は、コンピュータグラフィックスや3dビジョンの多くの応用において重要である。 しかし、現在ディープラーニングは、必要な操作の欠如や効率的な実装のために、3D表面の階層的モデリングに遅れている。 本稿では,3次元トライアングルメッシュからの効果的な幾何学的特徴学習のための一連のモジュラー演算を提案する。 これらの操作には、新しいメッシュ畳み込み、効率的なメッシュデシメーション、関連するメッシュ(un)プールが含まれる。 メッシュ畳み込みは球面調和を正規直交基底として連続畳み込みフィルタを作成する。 メッシュデシメーションモジュールはGPUアクセラレーションされ、バッチ処理されたメッシュをオンザフライで処理できる。 われわれはこれらの操作をオープンソースで実装し、Picassoと呼ぶ。 Picassoは異種メッシュバッチ処理と処理をサポートする。 モジュラー操作を活用することで、PicassoNet++という名前の3次元表面の知覚解析のための新しい階層型ニューラルネットワークを提供する。 顕著な3Dベンチマークで形状解析とシーンセグメンテーションにおいて高い競争力を発揮する。 コード、データ、トレーニングされたモデルはhttps://github.com/EnyaHermite/Picasso.comで入手できる。

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