論文の概要: Fine-Grained VR Sketching: Dataset and Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10008v1
- Date: Tue, 20 Sep 2022 21:30:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 16:18:39.260620
- Title: Fine-Grained VR Sketching: Dataset and Insights
- Title（参考訳）: きめ細かいvrスケッチ:データセットとインサイト
- Authors: Ling Luo, Yulia Gryaditskaya, Yongxin Yang, Tao Xiang, Yi-Zhe Song
- Abstract要約: 1,497個のVRスケッチと大きな形状の椅子カテゴリーの3次元形状ペアの最初の詳細なデータセットを提示する。
我々のデータセットは、きめ細かいデータ分析に関するスケッチコミュニティの最近のトレンドをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 140.0579567561475
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present the first fine-grained dataset of 1,497 3D VR sketch and 3D shape
pairs of a chair category with large shapes diversity. Our dataset supports the
recent trend in the sketch community on fine-grained data analysis, and extends
it to an actively developing 3D domain. We argue for the most convenient
sketching scenario where the sketch consists of sparse lines and does not
require any sketching skills, prior training or time-consuming accurate
drawing. We then, for the first time, study the scenario of fine-grained 3D VR
sketch to 3D shape retrieval, as a novel VR sketching application and a proving
ground to drive out generic insights to inform future research. By
experimenting with carefully selected combinations of design factors on this
new problem, we draw important conclusions to help follow-on work. We hope our
dataset will enable other novel applications, especially those that require a
fine-grained angle such as fine-grained 3D shape reconstruction. The dataset is
available at tinyurl.com/VRSketch3DV21.
- Abstract（参考訳）: 1,497個のVRスケッチと大きな形状の椅子カテゴリーの3次元形状ペアの最初の詳細なデータセットを提示する。
我々のデータセットは、微粒なデータ分析に関するスケッチコミュニティの最近のトレンドをサポートし、それを活発に開発されている3Dドメインに拡張する。
我々は、スケッチがスパースラインで構成され、スケッチスキルや事前のトレーニング、正確な描画を必要としない、最も便利なスケッチシナリオについて論じる。
次に,3次元形状検索のための細粒度3dvrスケッチのシナリオを,新たなvrスケッチアプリケーションとして初めて検討し,今後の研究に汎用的な洞察を与えるための実証的基盤について検討した。
この新しい問題に対して慎重に選択された設計要素の組み合わせを実験することにより、作業の続行に役立つ重要な結論を導き出す。
我々のデータセットは、特にきめ細かい3D形状の再構成のような細かな角度を必要とする他の新しい応用を可能にすることを願っている。
データセットは littleurl.com/VRSketch3DV21 で利用可能である。
関連論文リスト
- Sketch3D: Style-Consistent Guidance for Sketch-to-3D Generation [55.73399465968594]
本稿では,テキスト記述と一致する色と入力スケッチに整合した形状のリアルな3Dアセットを生成するための,新しい生成パラダイムSketch3Dを提案する。
3つの戦略は、3次元ガウスの最適化、すなわち分布伝達機構による構造最適化、直感的なMSE損失による色最適化、CLIPに基づく幾何学的類似性損失によるスケッチ類似性最適化である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-02T11:03:24Z) - 3D VR Sketch Guided 3D Shape Prototyping and Exploration [108.6809158245037]
本稿では,3次元VRスケッチを条件として行う3次元形状生成ネットワークを提案する。
スケッチは初心者がアートトレーニングなしで作成していると仮定する。
本手法は,オリジナルスケッチの構造に整合した複数の3次元形状を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-19T10:27:24Z) - Investigating Input Modality and Task Geometry on Precision-first 3D
Drawing in Virtual Reality [16.795850221628033]
課題幾何学的形状と入力モードが精度第一の描画性能に与える影響について検討した。
素手で使う場合と比較して、VRコントローラーやペンは精度の30%近く向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T21:56:43Z) - Towards 3D VR-Sketch to 3D Shape Retrieval [128.47604316459905]
入力モダリティとしての3Dスケッチの利用について検討し、検索を行うVRシナリオを提唱する。
この新しい3DVR-Sketchから3D形状の検索問題に対する最初のスタンプとして、私たちは4つのコントリビューションを行います。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-20T22:04:31Z) - Structure-Aware 3D VR Sketch to 3D Shape Retrieval [113.20120789493217]
われわれは3DVRのスケッチに固有の不正確さによって引き起こされる課題に注目している。
我々は「適合ギャップ」によって引き起こされる適応利得値を持つ三重項損失を用いることを提案する。
観察からではなく、記憶から描かれた202個の3次元形状のための202個のVRスケッチのデータセットを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T14:29:26Z) - DifferSketching: How Differently Do People Sketch 3D Objects? [78.44544977215918]
3Dオブジェクトの描画方法を理解するために,複数のスケッチデータセットが提案されている。
これらのデータセットは、しばしば小さなスケールで、オブジェクトやカテゴリの小さなセットをカバーする。
本研究では,空間的特徴と時間的特性の両面から,収集したデータをスケッチレベル,ストロークレベル,ピクセルレベルという3つのレベルで解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T06:52:18Z) - 3D Shape Reconstruction from Free-Hand Sketches [42.15888734492648]
歪みのない線図からの3次元再構成では大きな進歩があったが、フリーハンドスケッチから3次元形状を再構築する努力はほとんど行われていない。
インタラクティブデザインやVR/ARゲームといった3D関連アプリケーションにおけるスケッチのパワー向上を目指す。
フリーハンドスケッチ3D再構成の大きな課題は、トレーニングデータ不足とフリーハンドスケッチの多様性にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-17T07:43:10Z)
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。