論文の概要: SepicNet: Sharp Edges Recovery by Parametric Inference of Curves in 3D Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06531v1
• Date: Thu, 13 Apr 2023 13:37:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 14:27:32.102401
• Title: SepicNet: Sharp Edges Recovery by Parametric Inference of Curves in 3D Shapes
• Title（参考訳）: SepicNet:3次元形状の曲線のパラメトリック推定によるシャープエッジの回復
• Authors: Kseniya Cherenkova, Elona Dupont, Anis Kacem, Ilya Arzhannikov, Gleb Gusev and Djamila Aouada
• Abstract要約: 本稿では,3次元形状の鋭いエッジを原始曲線として検出・パラメータ化するための新しいディープネットワークであるSepicNetを紹介する。 我々は,一様サンプリングよりも鋭い特徴を捕集する適応点雲サンプリング手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.355677959323426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 3D scanning as a technique to digitize objects in reality and create their 3D models, is used in many fields and areas. Though the quality of 3D scans depends on the technical characteristics of the 3D scanner, the common drawback is the smoothing of fine details, or the edges of an object. We introduce SepicNet, a novel deep network for the detection and parametrization of sharp edges in 3D shapes as primitive curves. To make the network end-to-end trainable, we formulate the curve fitting in a differentiable manner. We develop an adaptive point cloud sampling technique that captures the sharp features better than uniform sampling. The experiments were conducted on a newly introduced large-scale dataset of 50k 3D scans, where the sharp edge annotations were extracted from their parametric CAD models, and demonstrate significant improvement over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトをデジタル化し、それらの3Dモデルを作成する技術としての3Dスキャンは、多くの分野や領域で使われている。 3dスキャンの品質は3dスキャナの技術的な特性に依存するが、一般的な欠点は細部を滑らかにしたり、オブジェクトの端を削ったりすることである。 3次元形状のシャープエッジを原始曲線として検出・パラメータ化するための新しいディープネットワークであるsepicnetを提案する。 ネットワークのエンドツーエンドなトレーニングを可能にするために,曲線フィッティングを微分可能な方法で定式化する。 我々は,一様サンプリングよりも鋭い特徴を捉える適応点雲サンプリング手法を開発した。 実験は、新しく導入された50k3Dスキャンの大規模データセットを用いて行われ、それぞれのパラメトリックCADモデルから鋭いエッジアノテーションが抽出され、最先端の手法よりも大幅に改善された。

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