論文の概要: DeepMend: Learning Occupancy Functions to Represent Shape for Repair
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05728v1
- Date: Tue, 11 Oct 2022 18:42:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 14:30:00.292132
- Title: DeepMend: Learning Occupancy Functions to Represent Shape for Repair
- Title(参考訳): DeepMend: 修復のための形状を表現するための機能学習
- Authors: Nikolas Lamb, Sean Banerjee, and Natasha Kholgade Banerjee
- Abstract要約: DeepMendは、学習された占有機能を使って骨折形状の修復を再構築する新しいアプローチである。
本研究は, フラクチャー形状の占有を, 基礎となる完全形状の占有と破壊面との結合として表現する。
人工および実世界の走査対象物に模擬骨折を施行し, 実破折マグカップを採取した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6087960723103347
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present DeepMend, a novel approach to reconstruct restorations to
fractured shapes using learned occupancy functions. Existing shape repair
approaches predict low-resolution voxelized restorations, or require symmetries
or access to a pre-existing complete oracle. We represent the occupancy of a
fractured shape as the conjunction of the occupancy of an underlying complete
shape and the fracture surface, which we model as functions of latent codes
using neural networks. Given occupancy samples from an input fractured shape,
we estimate latent codes using an inference loss augmented with novel penalty
terms that avoid empty or voluminous restorations. We use inferred codes to
reconstruct the restoration shape. We show results with simulated fractures on
synthetic and real-world scanned objects, and with scanned real fractured mugs.
Compared to the existing voxel approach and two baseline methods, our work
shows state-of-the-art results in accuracy and avoiding restoration artifacts
over non-fracture regions of the fractured shape.
- Abstract(参考訳): 今回我々は,学習的占有機能を用いた破折形状復元のための新しいアプローチであるdeepmendを提案する。
既存の形状修復アプローチは、低解像度のボキセル化修復を予測するか、あるいは既存の完全なオラクルへのアクセスや対称性を必要とする。
基礎となる完全形状の占有と破壊面との結合として破断形状の占有を表現し,ニューラルネットワークを用いた潜在符号の関数としてモデル化する。
入力された破壊形状からの占有率サンプルを仮定すると、空またはvoluminousの復元を避ける新しいペナルティ項を付加した推論損失を用いて潜在符号を推定する。
推定符号を用いて復元形状を再構築する。
人工および実世界の走査対象物に模擬骨折を施行し, 実破折マグカップを採取した。
既存のボクセル法と2つのベースライン法と比較して, 断裂した形状の非破壊領域の復元工芸品の精度および回避効果を示す。
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