論文の概要: Smart-Tree: Neural Medial Axis Approximation of Point Clouds for 3D Tree Skeletonization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11560v2
• Date: Fri, 5 May 2023 10:41:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 16:53:08.861619
• Title: Smart-Tree: Neural Medial Axis Approximation of Point Clouds for 3D Tree Skeletonization
• Title（参考訳）: Smart-Tree: 3次元木骨格化のための点雲のニューラルネットワーク軸近似
• Authors: Harry Dobbs, Oliver Batchelor, Richard Green, James Atlas
• Abstract要約: Smart-Treeは、ツリーポイントクラウドから分岐骨格の中間軸を近似する教師付き手法である。 グリーディアルゴリズムは、推定メディア軸を用いてロバストな骨格化を行う。 我々は,多種合成ツリーデータセットを用いてSmart-Treeを評価し,実世界のツリーポイントクラウド上で定性解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces Smart-Tree, a supervised method for approximating the medial axes of branch skeletons from a tree point cloud. Smart-Tree uses a sparse voxel convolutional neural network to extract the radius and direction towards the medial axis of each input point. A greedy algorithm performs robust skeletonization using the estimated medial axis. Our proposed method provides robustness to complex tree structures and improves fidelity when dealing with self-occlusions, complex geometry, touching branches, and varying point densities. We evaluate Smart-Tree using a multi-species synthetic tree dataset and perform qualitative analysis on a real-world tree point cloud. Our experimentation with synthetic and real-world datasets demonstrates the robustness of our approach over the current state-of-the-art method. The dataset and source code are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,木点雲から分岐骨格の軸を近似する方法であるSmart-Treeを紹介する。 Smart-Treeはスパースボクセル畳み込みニューラルネットワークを使用して、各入力点の内側軸への半径と方向を抽出する。 グリーディアルゴリズムは推定メディア軸を用いて頑健な骨格化を行う。 提案手法は, 複雑な木構造に対して堅牢性を提供し, 自己閉塞性, 複雑な幾何学, タッチブランチ, 様々な点密度を扱う際の忠実性を向上させる。 我々は,多種合成ツリーデータセットを用いてSmart-Treeを評価し,実世界のツリーポイントクラウド上で定性解析を行う。 合成および実世界のデータセットを用いた実験は、現在の最先端手法に対する我々のアプローチの堅牢性を示している。 データセットとソースコードは公開されている。

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