論文の概要: Deep Learning Assisted Optimization for 3D Reconstruction from Single 2D Line Drawings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02692v2
• Date: Wed, 7 Sep 2022 01:34:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 11:48:49.970366
• Title: Deep Learning Assisted Optimization for 3D Reconstruction from Single 2D Line Drawings
• Title（参考訳）: 深層学習による2次元線描画からの3次元再構成の最適化
• Authors: Jia Zheng and Yifan Zhu and Kehan Wang and Qiang Zou and Zihan Zhou
• Abstract要約: 本稿では,3次元物体の幾何学的実体間の対関係を検出するために,ディープニューラルネットワークを訓練することを提案する。 CADモデルの大規模なデータセット実験により、幾何学的制約解決パイプラインにおけるディープラーニングを活用することにより、最適化に基づく3D再構成の成功率を大幅に改善できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.532686360047574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we revisit the long-standing problem of automatic reconstruction of 3D objects from single line drawings. Previous optimization-based methods can generate compact and accurate 3D models, but their success rates depend heavily on the ability to (i) identifying a sufficient set of true geometric constraints, and (ii) choosing a good initial value for the numerical optimization. In view of these challenges, we propose to train deep neural networks to detect pairwise relationships among geometric entities (i.e., edges) in the 3D object, and to predict initial depth value of the vertices. Our experiments on a large dataset of CAD models show that, by leveraging deep learning in a geometric constraint solving pipeline, the success rate of optimization-based 3D reconstruction can be significantly improved.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1本の線画から3次元物体の自動復元に関する長年の課題を再考する。 従来の最適化に基づく手法はコンパクトで正確な3Dモデルを生成することができるが、その成功率はその能力に大きく依存する。 (i)真の幾何学的制約の十分な集合を特定すること、及び (ii)数値最適化に適した初期値を選択すること。 これらの課題を踏まえて,深層ニューラルネットワークを訓練し,3次元対象における幾何学的実体(エッジ)間の対関係を検出し,頂点の初期深さ値を予測する。 cadモデルの大規模データセットを用いた実験では,幾何学的制約解決パイプラインでディープラーニングを活用することで,最適化に基づく3次元再構成の成功率を大幅に向上させることができる。

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