論文の概要: Enforcing Topological Interaction between Implicit Surfaces via Uniform Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08716v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 10:07:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 17:58:46.723569
• Title: Enforcing Topological Interaction between Implicit Surfaces via Uniform Sampling
• Title（参考訳）: 一様サンプリングによる不規則表面間のトポロジ的相互作用の促進
• Authors: Hieu Le, Nicolas Talabot, Jiancheng Yang, Pascal Fua
• Abstract要約: 本稿では,3次元オブジェクト表現を洗練し,その表面が位相的先行性に従うことを保証するための新しい手法を提案する。 提案手法は,人間の心臓の正確な3次元再構築を可能にし,成分間の適切なトポロジ的接続を確保する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.545963674457575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objects interact with each other in various ways, including containment, contact, or maintaining fixed distances. Ensuring these topological interactions is crucial for accurate modeling in many scenarios. In this paper, we propose a novel method to refine 3D object representations, ensuring that their surfaces adhere to a topological prior. Our key observation is that the object interaction can be observed via a stochastic approximation method: the statistic of signed distances between a large number of random points to the object surfaces reflect the interaction between them. Thus, the object interaction can be indirectly manipulated by using choosing a set of points as anchors to refine the object surfaces. In particular, we show that our method can be used to enforce two objects to have a specific contact ratio while having no surface intersection. The conducted experiments show that our proposed method enables accurate 3D reconstruction of human hearts, ensuring proper topological connectivity between components. Further, we show that our proposed method can be used to simulate various ways a hand can interact with an arbitrary object.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトは、封じ込め、接触、固定距離の維持など、さまざまな方法で相互に相互作用する。 これらのトポロジカル相互作用の確立は多くのシナリオにおいて正確なモデリングに不可欠である。 本稿では,3次元物体表現を洗練し,その表面が位相的に先行する面に付着することを保証する新しい手法を提案する。 我々のキーとなる観察は、物体同士の相互作用を確率近似法で観測できることであり、物体表面への多数のランダム点間の符号付き距離の統計は、物体間の相互作用を反映している。 したがって、オブジェクトの相互作用は、一連の点をアンカーとして選び、オブジェクト表面を洗練させることで間接的に操作することができる。 特に,2つの物体に対して表面交叉を伴わず,特定の接触比を持つように強制することができることを示す。 実験の結果,提案手法は心臓の正確な3次元再構築を可能にし,成分間の適切なトポロジ的接続を確保できることがわかった。 さらに,本提案手法は,任意のオブジェクトと手動で対話する様々な方法をシミュレートするためにも利用できることを示す。

関連論文リスト

• Optimizing 3D Geometry Reconstruction from Implicit Neural Representations [2.3940819037450987]
  暗黙の神経表現は、3D幾何学を学ぶための強力なツールとして登場した。 本稿では,計算コストを削減し,細部を捉える新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T16:36:23Z)
• Scalar Function Topology Divergence: Comparing Topology of 3D Objects [21.49200381462702]
  コンピュータビジョンのための新しいトポロジツール - Scalar Function Topology Divergence (SFTD) を提案する。 SFTDは、共通領域を持つ2つの函数の下位レベル集合の間の多重スケール位相の相似性を測定する。 提案ツールは,関数が位相的相似性を持つ領域を視覚化する有用なツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T10:18:54Z)
• NeuSDFusion: A Spatial-Aware Generative Model for 3D Shape Completion, Reconstruction, and Generation [52.772319840580074]
  3D形状生成は、特定の条件や制約に固執する革新的な3Dコンテンツを作成することを目的としている。 既存の方法は、しばしば3Dの形状を局所化されたコンポーネントの列に分解し、各要素を分離して扱う。 本研究では2次元平面表現を利用した空間認識型3次元形状生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T04:09:34Z)
• Self-Supervised Representation Learning for Nerve Fiber Distribution Patterns in 3D-PLI [36.136619420474766]
  3D-PLI(3D-PLI)は、高分解能の髄質神経線維の微細構造を観察できる顕微鏡イメージング技術である。 3D-PLIにおけるファイバアーキテクチャのオブザーバ非依存的特徴付けのためのベストプラクティスはまだ提供されていない。 自己教師付き表現学習を用いた3次元PLI画像における神経線維構造を特徴付けるための完全データ駆動型アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T17:49:53Z)
• Learning Implicit Functions for Dense 3D Shape Correspondence of Generic Objects [21.93671761497348]
  新規な暗黙関数は、部分埋め込み空間内の各3次元点を表す確率的埋め込みを生成する。 本研究では,部分埋め込みベクトルから対応する3次元点への逆関数マッピングにより,密度の高い対応性を実現する。 提案アルゴリズムは,対象形状の対応性を示す信頼スコアを自動的に生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T11:57:47Z)
• 3D Textured Shape Recovery with Learned Geometric Priors [58.27543892680264]
  本技術報告では,学習した幾何学的先入観を取り入れて,限界に対処するアプローチを提案する。 我々は、学習したポーズ予測からSMPLモデルを生成し、それを部分的な入力に融合させ、人体の事前知識を追加する。 また、異なるレベルのスケールを扱うために、新しい完全性を考慮したバウンディングボックス適応を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T16:03:35Z)
• Neural Template: Topology-aware Reconstruction and Disentangled Generation of 3D Meshes [52.038346313823524]
  本稿では,Distangled Topologyによる3次元メッシュ再構成と生成のためのDTNetという新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,最先端の手法と比較して,特に多様なトポロジで高品質なメッシュを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T08:32:57Z)
• Improving 3D Object Detection with Channel-wise Transformer [58.668922561622466]
  我々は手作りの最小限の設計で2段階の3Dオブジェクト検出フレームワーク(CT3D)を提案する。 CT3Dは、提案対応の埋め込みとチャンネルワイドコンテキストアグリゲーションを同時に行う。 これはKITTIテスト3D検出ベンチマークで中等車カテゴリーで81.77%のAPを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T02:03:40Z)
• Learning Implicit Functions for Topology-Varying Dense 3D Shape Correspondence [21.93671761497348]
  本研究の目的は, トポロジ変化物体の高密度な3次元形状対応を教師なしで学習することである。 我々の新しい暗黙関数は、各3次元点に対する部分埋め込みベクトルを生成する。 我々は,部分埋め込みから対応する3次元点への逆関数マッピングにより,密度の高い対応性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T11:52:06Z)
• Learning Unsupervised Hierarchical Part Decomposition of 3D Objects from a Single RGB Image [102.44347847154867]
  プリミティブの集合として3次元オブジェクトの幾何を共同で復元できる新しい定式化を提案する。 我々のモデルは、プリミティブのバイナリツリーの形で、様々なオブジェクトの高レベルな構造的分解を復元する。 ShapeNet と D-FAUST のデータセットを用いた実験により,部品の組織化を考慮すれば3次元形状の推論が容易になることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T17:58:05Z)

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。