論文の概要: Learning to Assemble Geometric Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11809v1
• Date: Tue, 24 May 2022 06:07:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 13:17:28.690753
• Title: Learning to Assemble Geometric Shapes
• Title（参考訳）: 幾何学的形状を組み立てる学習
• Authors: Jinhwi Lee and Jungtaek Kim and Hyunsoo Chung and Jaesik Park and Minsu Cho
• Abstract要約: オブジェクトに部品を組み込むことは、現実世界の様々な文脈で発生する問題であり、科学や工学における多くの応用にかかわる。 それまでの作業では、同一の単位部分や、テクスチャ形状のジグソー的な部分を持つ限られたケースに対処していた。 本研究では, 任意の形状と不連続な接合の集合をテクスチャのない断片化することで, より困難な形状集合問題を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.2815083025929
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assembling parts into an object is a combinatorial problem that arises in a variety of contexts in the real world and involves numerous applications in science and engineering. Previous related work tackles limited cases with identical unit parts or jigsaw-style parts of textured shapes, which greatly mitigate combinatorial challenges of the problem. In this work, we introduce the more challenging problem of shape assembly, which involves textureless fragments of arbitrary shapes with indistinctive junctions, and then propose a learning-based approach to solving it. We demonstrate the effectiveness on shape assembly tasks with various scenarios, including the ones with abnormal fragments (e.g., missing and distorted), the different number of fragments, and different rotation discretization.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトに部品を組み込むことは、現実世界の様々な文脈で発生し、科学や工学における多くの応用を含む組合せ問題である。 以前の関連する研究では、同一の単位部分やテクスチャ形状のjigsawスタイルの部分を持つ限定的なケースを取り上げており、この問題のコンビネーションの課題を大幅に軽減している。 そこで本研究では, 任意の形状のテクスチャのない断片と不連続な接合を伴い, より困難な形状集合問題を導入し, その解法を学習ベースで提案する。 本研究では, 異常な破片(例えば, 欠落, 歪んだ), 異なる数の破片, 異なる回転離散化を含む様々なシナリオを用いて, 形状組立タスクの有効性を示す。

関連論文リスト

• Beyond Complete Shapes: A quantitative Evaluation of 3D Shape Matching Algorithms [41.95394677818476]
  3次元形状の対応を見つけることは、コンピュータビジョン、グラフィックスなどにおいて重要な問題である。 我々は、挑戦的な部分的な形状マッチングシナリオの手続き生成のための汎用的で柔軟なフレームワークを提供する。 手動で7つの既存の(完全な幾何学)形状マッチングデータセット間のクロスデータセット対応を作成し、合計2543個の形状を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T21:08:19Z)
• Geometrically Consistent Partial Shape Matching [50.29468769172704]
  3次元形状の対応を見つけることは、コンピュータビジョンとグラフィックスにおいて重要な問題である。 しばしば無視されるが、整合幾何学の重要な性質は整合性である。 本稿では,新しい整数型線形計画部分形状整合式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-10T12:21:42Z)
• GANzzle: Reframing jigsaw puzzle solving as a retrieval task using a generative mental image [15.132848477903314]
  すべての部品からメンタルなイメージを推測し、その部品を爆発を避けるためにマッチさせることができる。 本研究では,未整列片の集合が与えられた画像の再構成方法を学び,各部品の符号化を発電機の収穫層に整合させる共同埋め込み空間を学習する。 このような場合、我々のモデルはパズルのサイズに依存しないが、従来の1つの大きさの深層学習法とは対照的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-12T16:02:00Z)
• Brick-by-Brick: Combinatorial Construction with Deep Reinforcement Learning [52.85981207514049]
  我々は,ユニットプリミティブを逐次組み立てるビルディングエージェントを必要とする,新しい定式化,複雑な構成を導入する。 対象物を構築するために,エージェントに対して正確な情報や明示的な情報ではなく,所望の目標(すなわち2次元画像)に関する不完全な知識を提供する。 提案手法は,対象オブジェクトの1つの画像や複数ビューに条件付けされた未確認オブジェクトの構築に成功していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-29T01:09:51Z)
• Isometric Multi-Shape Matching [50.86135294068138]
  形状間の対応を見つけることは、コンピュータビジョンとグラフィックスの基本的な問題である。 アイソメトリーは形状対応問題においてしばしば研究されるが、マルチマッチング環境では明確には考慮されていない。 定式化を解くのに適した最適化アルゴリズムを提案し,コンバージェンスと複雑性解析を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T15:58:34Z)
• Compositionally Generalizable 3D Structure Prediction [41.641683644620464]
  シングルイメージの3次元形状復元はコンピュータビジョンにおいて重要かつ長年の課題である。 未知のオブジェクトカテゴリをより一般化できる新しいフレームワークを提案する。 PartNetの実験では、最先端技術よりも優れたパフォーマンスを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T09:53:14Z)
• Multiscale Mesh Deformation Component Analysis with Attention-based Autoencoders [49.62443496989065]
  重み付けされたアテンションベースオートエンコーダを用いて, マルチスケール変形成分を精度良く自動生成する手法を提案する。 このアテンション機構は、アクティブな変形領域において、軟弱なマルチスケール変形成分を学習するように設計されている。 提案手法では,新しい形状の効果的なモデリングを容易にするために,粗い形状で形状を編集することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T08:30:57Z)
• Non-Rigid Puzzles [50.213265511586535]
  非剛性多部形状マッチングアルゴリズムを提案する。 非剛性変形中の参照形状とその複数の部品が与えられると仮定する。 合成法と実走査法の実験結果から,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T00:32:30Z)
• Pictorial and apictorial polygonal jigsaw puzzles: The lazy caterer model, properties, and solvers [14.08706290287121]
  任意の直線切断数で大域多角形/像を切断して生成した一般凸多角形であるジグソーパズルを定式化する。 このようなパズルの理論的性質を解析し、ピースが幾何的ノイズで汚染されたときの解法に固有の課題を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-17T22:07:40Z)

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。