Fugu-MT 論文翻訳(概要): SHARP Challenge 2023: Solving CAD History and pArameters Recovery from Point clouds and 3D scans. Overview, Datasets, Metrics, and Baselines

論文の概要: SHARP Challenge 2023: Solving CAD History and pArameters Recovery from Point clouds and 3D scans. Overview, Datasets, Metrics, and Baselines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15966v1
Date: Wed, 30 Aug 2023 11:42:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-31 13:33:59.414941
Title: SHARP Challenge 2023: Solving CAD History and pArameters Recovery from Point clouds and 3D scans. Overview, Datasets, Metrics, and Baselines
Title（参考訳）: SHARP Challenge 2023: CAD履歴とpArametersリカバリのためのポイントクラウドと3Dスキャン。概要、データセット、メトリクス、ベースライン
Authors: Dimitrios Mallis, Sk Aziz Ali, Elona Dupont, Kseniya Cherenkova, Ahmet Serdar Karadeniz, Mohammad Sadil Khan, Anis Kacem, Gleb Gusev, Djamila Aouada
Abstract要約: 3DスキャンによるCADモデルの3次元リバースエンジニアリングはCAD産業にとって最も望まれる目標の1つと考えられている。 SHARP Challenge 2023は、専用のデータセットとトラックを通じてCADリバースエンジニアリングの現実シナリオに一歩近づくことを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.623591010809022
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Recent breakthroughs in geometric Deep Learning (DL) and the availability of large Computer-Aided Design (CAD) datasets have advanced the research on learning CAD modeling processes and relating them to real objects. In this context, 3D reverse engineering of CAD models from 3D scans is considered to be one of the most sought-after goals for the CAD industry. However, recent efforts assume multiple simplifications limiting the applications in real-world settings. The SHARP Challenge 2023 aims at pushing the research a step closer to the real-world scenario of CAD reverse engineering through dedicated datasets and tracks. In this paper, we define the proposed SHARP 2023 tracks, describe the provided datasets, and propose a set of baseline methods along with suitable evaluation metrics to assess the performance of the track solutions. All proposed datasets along with useful routines and the evaluation metrics are publicly available.
Abstract（参考訳）: 近年の幾何学的ディープラーニング(DL)の進展と大規模コンピュータ支援設計(CAD)データセットの利用可能化により,CADモデリングプロセスの学習と実際のオブジェクトとの関連性の研究が進んでいる。この文脈において、3DスキャンによるCADモデルの3次元リバースエンジニアリングはCAD産業にとって最も望まれる目標の1つであると考えられる。しかし、最近の取り組みでは、現実世界の設定でアプリケーションを制限する複数の単純化が想定されている。 SHARP Challenge 2023は、専用のデータセットとトラックを通じてCADリバースエンジニアリングの現実シナリオに一歩近づくことを目的としている。本稿では、提案したSHARP 2023トラックを定義し、提案したデータセットを記述し、トラックソリューションの性能を評価するための適切な評価指標とともに、一連のベースライン手法を提案する。提案されているすべてのデータセットと有用なルーチンと評価指標が公開されている。

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