論文の概要: A Review of Deep Learning-Powered Mesh Reconstruction Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02879v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 04:14:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 17:21:52.671735
• Title: A Review of Deep Learning-Powered Mesh Reconstruction Methods
• Title（参考訳）: 深層学習によるメッシュ再構築手法の検討
• Authors: Zhiqin Chen
• Abstract要約: ディープラーニングにより、様々なソースから高品質な3D形状の再構築が可能になった。 一般的な3Dアプリケーションで使用するには、再構成された形状を多角形メッシュとして表現する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.244104560094721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the recent advances in hardware and rendering techniques, 3D models have emerged everywhere in our life. Yet creating 3D shapes is arduous and requires significant professional knowledge. Meanwhile, Deep learning has enabled high-quality 3D shape reconstruction from various sources, making it a viable approach to acquiring 3D shapes with minimal effort. Importantly, to be used in common 3D applications, the reconstructed shapes need to be represented as polygonal meshes, which is a challenge for neural networks due to the irregularity of mesh tessellations. In this survey, we provide a comprehensive review of mesh reconstruction methods that are powered by machine learning. We first describe various representations for 3D shapes in the deep learning context. Then we review the development of 3D mesh reconstruction methods from voxels, point clouds, single images, and multi-view images. Finally, we identify several challenges in this field and propose potential future directions.
• Abstract（参考訳）: ハードウェアとレンダリング技術の最近の進歩により、3Dモデルは私たちの生活の至るところに現れた。 しかし、3Dの形状を作るのは困難で、専門的な知識を必要とする。 一方、Deep Learningは様々なソースから高品質な3D形状の再構築を可能にし、最小限の努力で3D形状を取得するための有効なアプローチとなった。 重要なのは、一般的な3dアプリケーションで使用するためには、再構成された形状を多角形メッシュとして表現する必要があることだ。 本稿では,機械学習を利用したメッシュ再構築手法の総合的なレビューを行う。 まず,深層学習における3次元形状の表現について述べる。 次に,ボクセル,点雲,単一画像,マルチビュー画像からの3次元メッシュ再構成手法の開発について概説する。 最後に,この分野におけるいくつかの課題を特定し,今後の方向性を提案する。

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