論文の概要: Scan2Part: Fine-grained and Hierarchical Part-level Understanding of
Real-World 3D Scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02366v1
- Date: Mon, 6 Jun 2022 05:43:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-07 16:14:08.857431
- Title: Scan2Part: Fine-grained and Hierarchical Part-level Understanding of
Real-World 3D Scans
- Title（参考訳）: Scan2Part: 現実世界の3Dスキャンの微細で階層的な部分レベルの理解
- Authors: Alexandr Notchenko, Vladislav Ishimtsev, Alexey Artemov, Vadim
Selyutin, Emil Bogomolov, Evgeny Burnaev
- Abstract要約: 本研究では,実世界の雑音の多い屋内RGB-Dスキャンにおいて,オブジェクトの個々の部分を分割するScan2Partを提案する。
基礎となる3Dスキャン幾何の微細な詳細をキャプチャする、スパースなU-Netベースのアーキテクチャを用いています。
出力として、幾何が粗い、あるいは部分的に欠落している場合でも、オブジェクトごとの細かいラベルを予測できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.98085986594411
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose Scan2Part, a method to segment individual parts of objects in
real-world, noisy indoor RGB-D scans. To this end, we vary the part hierarchies
of objects in indoor scenes and explore their effect on scene understanding
models. Specifically, we use a sparse U-Net-based architecture that captures
the fine-scale detail of the underlying 3D scan geometry by leveraging a
multi-scale feature hierarchy. In order to train our method, we introduce the
Scan2Part dataset, which is the first large-scale collection providing detailed
semantic labels at the part level in the real-world setting. In total, we
provide 242,081 correspondences between 53,618 PartNet parts of 2,477 ShapeNet
objects and 1,506 ScanNet scenes, at two spatial resolutions of 2 cm$^3$ and 5
cm$^3$. As output, we are able to predict fine-grained per-object part labels,
even when the geometry is coarse or partially missing.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,実世界の室内rgb-dスキャンにおいて,物体の個々の部分を分割するscan2partを提案する。
この目的のために,屋内場面における物体の階層構造を変化させ,シーン理解モデルへの影響を探る。
具体的には、マルチスケールの特徴階層を利用して、基礎となる3Dスキャン幾何学の微細な詳細をキャプチャするスパースなU-Netアーキテクチャを用いる。
本手法をトレーニングするために,実世界のパートレベルで詳細なセマンティックラベルを提供する,最初の大規模コレクションであるScan2Partデータセットを導入した。
2,477のShapeNetオブジェクトと1,506のScanNetシーンの53,618のPartNet部分間の合計242,081の対応を2 cm$^3$と5 cm$^3$の空間解像度で提供する。
出力として、幾何が粗いか部分的に欠落している場合でも、オブジェクトごとの細かいラベルを予測できる。
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