論文の概要: Score-PA: Score-based 3D Part Assembly
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04220v1
- Date: Fri, 8 Sep 2023 09:10:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-11 13:53:16.337330
- Title: Score-PA: Score-based 3D Part Assembly
- Title（参考訳）: Score-PA: スコアベースの3D部品アセンブリ
- Authors: Junfeng Cheng, Mingdong Wu, Ruiyuan Zhang, Guanqi Zhan, Chao Wu, Hao
Dong
- Abstract要約: Score-based 3D Part Assembly framework (Score-PA) を導入する。
スコアベースのメソッドは、推論段階では通常時間がかかります。
本稿では,FPC(Fast Predictor-Corrector Sampler)と呼ばれる新しいアルゴリズムを導入し,サンプリングプロセスを高速化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.25037277839849
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous 3D part assembly is a challenging task in the areas of robotics
and 3D computer vision. This task aims to assemble individual components into a
complete shape without relying on predefined instructions. In this paper, we
formulate this task from a novel generative perspective, introducing the
Score-based 3D Part Assembly framework (Score-PA) for 3D part assembly. Knowing
that score-based methods are typically time-consuming during the inference
stage. To address this issue, we introduce a novel algorithm called the Fast
Predictor-Corrector Sampler (FPC) that accelerates the sampling process within
the framework. We employ various metrics to assess assembly quality and
diversity, and our evaluation results demonstrate that our algorithm
outperforms existing state-of-the-art approaches. We release our code at
https://github.com/J-F-Cheng/Score-PA_Score-based-3D-Part-Assembly.
- Abstract（参考訳）: 自律的な3D部品組み立ては、ロボット工学と3Dコンピュータビジョンの分野で難しい課題である。
このタスクは、事前に定義された命令に頼ることなく、個々のコンポーネントを完全な形で組み立てることを目的としている。
本稿では,Score-based 3D Part Assembly framework (Score-PA) を導入し,この課題を新たな生成的視点から定式化する。
スコアベースのメソッドは、推論段階では通常時間がかかります。
この問題に対処するため,FPC(Fast Predictor-Corrector Sampler)と呼ばれる新しいアルゴリズムを導入し,フレームワーク内のサンプリングプロセスを高速化する。
我々は,集合の質と多様性を評価するために,様々な指標を用いて評価を行った。
コードをhttps://github.com/J-F-Cheng/Score-PA_Score-based-3D-Part-Assemblyでリリースします。
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