論文の概要: Point2Cyl: Reverse Engineering 3D Objects from Point Clouds to Extrusion Cylinders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09329v1
• Date: Fri, 17 Dec 2021 05:22:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 01:53:49.642864
• Title: Point2Cyl: Reverse Engineering 3D Objects from Point Clouds to Extrusion Cylinders
• Title（参考訳）: Point2Cyl: ポイントクラウドから押出シリンダへのリバースエンジニアリング3Dオブジェクト
• Authors: Mikaela Angelina Uy, Yen-yu Chang, Minhyuk Sung, Purvi Goel, Joseph Lambourne, Tolga Birdal, Leonidas Guibas
• Abstract要約: 本稿では,生の3次元点雲を一組の押出シリンダに変換する教師ネットワークであるPoint2Cylを提案する。 提案手法は,2つのCADデータセット上での最良の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.389088434370066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Point2Cyl, a supervised network transforming a raw 3D point cloud to a set of extrusion cylinders. Reverse engineering from a raw geometry to a CAD model is an essential task to enable manipulation of the 3D data in shape editing software and thus expand their usages in many downstream applications. Particularly, the form of CAD models having a sequence of extrusion cylinders -- a 2D sketch plus an extrusion axis and range -- and their boolean combinations is not only widely used in the CAD community/software but also has great expressivity of shapes, compared to having limited types of primitives (e.g., planes, spheres, and cylinders). In this work, we introduce a neural network that solves the extrusion cylinder decomposition problem in a geometry-grounded way by first learning underlying geometric proxies. Precisely, our approach first predicts per-point segmentation, base/barrel labels and normals, then estimates for the underlying extrusion parameters in differentiable and closed-form formulations. Our experiments show that our approach demonstrates the best performance on two recent CAD datasets, Fusion Gallery and DeepCAD, and we further showcase our approach on reverse engineering and editing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生の3次元点雲を一連の押出シリンダに変換する教師ネットワークであるPoint2Cylを提案する。 生の幾何学からCADモデルへのリバースエンジニアリングは、形状編集ソフトウェアにおける3Dデータの操作を可能にし、多くの下流アプリケーションでの利用を拡大するための重要な課題である。 特に、2次元スケッチと押出軸と射程を持つ一連の押出シリンダを持つcadモデルの形であり、それらのブールの組み合わせはcadコミュニティ/ソフトウェアで広く使われているだけでなく、限られた種類のプリミティブ(例えば、平面、球面、シリンダ)を持つものに比べて、形状の表現性も高い。 本研究では,まず幾何学的プロキシを学習することにより,押出シリンダの分解問題を幾何学的に解くニューラルネットワークを提案する。 より正確には,本手法はまず,点ごとのセグメンテーション,ベース/バレルラベルおよび正規化を予測し,その基礎となる押出パラメータを微分可能および閉形式の定式化で推定する。 実験の結果,本手法はFusion GalleryとDeepCADの2つのCADデータセット上で最高の性能を示し,さらにリバースエンジニアリングと編集のアプローチを示す。

関連論文リスト

• MV2Cyl: Reconstructing 3D Extrusion Cylinders from Multi-View Images [13.255044855902408]
  2次元多視点画像から3次元を再構成する新しい手法であるMV2Cylを提案する。 本研究では,2次元スケッチと抽出パラメータ推定において最適な精度で最適な再構成結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T08:54:38Z)
• 3D Neural Edge Reconstruction [61.10201396044153]
  本研究では,線と曲線に焦点をあてて3次元エッジ表現を学習する新しい手法であるEMAPを紹介する。 多視点エッジマップから無符号距離関数(UDF)の3次元エッジ距離と方向を暗黙的に符号化する。 この神経表現の上に、推定されたエッジ点とその方向から3次元エッジを頑健に抽象化するエッジ抽出アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:23:51Z)
• PS-CAD: Local Geometry Guidance via Prompting and Selection for CAD Reconstruction [86.726941702182]
  再構成ネットワークPS-CADに幾何学的ガイダンスを導入する。 我々は、現在の再構成が点雲としての完備モデルと異なる曲面の幾何学を提供する。 第二に、幾何学的解析を用いて、候補面に対応する平面的プロンプトの集合を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T03:43:55Z)
• ParaPoint: Learning Global Free-Boundary Surface Parameterization of 3D Point Clouds [52.03819676074455]
  ParaPointは、グローバルな自由境界面パラメータ化を実現するための教師なしのニューラルネットワークパイプラインである。 この研究は、グローバルマッピングと自由境界の両方を追求するニューラルポイントクラウドパラメータ化を調査する最初の試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T14:35:05Z)
• Oriented-grid Encoder for 3D Implicit Representations [10.02138130221506]
  本論文は,3次元幾何エンコーダの3次元特性を明示的に利用した最初のものである。 提案手法は,従来の手法と比較して最先端の結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T19:28:13Z)
• SECAD-Net: Self-Supervised CAD Reconstruction by Learning Sketch-Extrude Operations [21.000539206470897]
  SECAD-Netは、コンパクトで使いやすいCADモデルの再構築を目的とした、エンドツーエンドのニューラルネットワークである。 本研究は,CAD再構築の手法など,最先端の代替手段よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-19T09:26:03Z)
• Reconstructing editable prismatic CAD from rounded voxel models [16.03976415868563]
  この課題を解決するために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。 本手法は形状を分解することでボクセル空間の入力幾何を再構成する。 推論の際には,まず2次元制約付きスケッチのデータベースを検索し,CADデータを取得する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T16:44:10Z)
• SeqXY2SeqZ: Structure Learning for 3D Shapes by Sequentially Predicting 1D Occupancy Segments From 2D Coordinates [61.04823927283092]
  本稿では,各2次元位置における関数の出力が内部の線分列である2次元関数を用いて3次元形状を表現することを提案する。 本研究では,SeqXY2SeqZと呼ばれるセック2Seqモデルを用いて,2つの任意の軸に沿った2次元座標列から3つの軸に沿った1次元位置の列への写像を学習する手法を提案する。 実験の結果,SeqXY2SeqZは広く使用されているベンチマークで最先端の手法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T00:24:36Z)
• Implicit Functions in Feature Space for 3D Shape Reconstruction and Completion [53.885984328273686]
  Implicit Feature Networks (IF-Nets) は連続的な出力を提供し、複数のトポロジを扱える。 IF-NetsはShapeNetにおける3次元オブジェクト再構成における先行作業よりも明らかに優れており、より正確な3次元人間の再構成が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T11:14:29Z)
• PUGeo-Net: A Geometry-centric Network for 3D Point Cloud Upsampling [103.09504572409449]
  PUGeo-Netと呼ばれる新しいディープニューラルネットワークを用いた一様高密度点雲を生成する手法を提案する。 その幾何学中心の性質のおかげで、PUGeo-Netはシャープな特徴を持つCADモデルとリッチな幾何学的詳細を持つスキャンされたモデルの両方でうまく機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T14:13:29Z)

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。