論文の概要: KP-RED: Exploiting Semantic Keypoints for Joint 3D Shape Retrieval and Deformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10099v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 08:44:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 17:59:52.062484
• Title: KP-RED: Exploiting Semantic Keypoints for Joint 3D Shape Retrieval and Deformation
• Title（参考訳）: KP-RED:ジョイント3次元形状検索と変形のためのセマンティックキーポイントの爆発
• Authors: Ruida Zhang, Chenyangguang Zhang, Yan Di, Fabian Manhardt, Xingyu Liu, Federico Tombari, Xiangyang Ji,
• Abstract要約: KP-RED は KeyPoint 主導の Retrieval and deformation フレームワークである。 オブジェクトスキャンを入力として、最も幾何学的に類似したCADモデルを共同で検索し、変形させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.23575166061413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we present KP-RED, a unified KeyPoint-driven REtrieval and Deformation framework that takes object scans as input and jointly retrieves and deforms the most geometrically similar CAD models from a pre-processed database to tightly match the target. Unlike existing dense matching based methods that typically struggle with noisy partial scans, we propose to leverage category-consistent sparse keypoints to naturally handle both full and partial object scans. Specifically, we first employ a lightweight retrieval module to establish a keypoint-based embedding space, measuring the similarity among objects by dynamically aggregating deformation-aware local-global features around extracted keypoints. Objects that are close in the embedding space are considered similar in geometry. Then we introduce the neural cage-based deformation module that estimates the influence vector of each keypoint upon cage vertices inside its local support region to control the deformation of the retrieved shape. Extensive experiments on the synthetic dataset PartNet and the real-world dataset Scan2CAD demonstrate that KP-RED surpasses existing state-of-the-art approaches by a large margin. Codes and trained models will be released in https://github.com/lolrudy/KP-RED.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,KP-REDについて述べる。KP-REDは,オブジェクトスキャンを入力として取り込んで,その対象と密に一致させるために,事前処理されたデータベースから最も幾何学的に類似したCADモデルを抽出・変形する,統合されたキーポイント駆動型レトリーバル・変形フレームワークである。 通常、ノイズのある部分的スキャンに苦しむ既存の密マッチング法とは異なり、本研究では、全対象スキャンと部分的スキャンの両方を自然に扱うために、カテゴリ一貫性のスパースキーポイントを活用することを提案する。 具体的には、まず、軽量な検索モジュールを用いてキーポイントベースの埋め込み空間を構築し、抽出されたキーポイントの周辺に変形認識された局所的特徴を動的に集約することにより、オブジェクト間の類似性を計測する。 埋め込み空間に近接する対象は幾何学において類似していると考えられる。 次に, 局所支持領域内のケージ頂点に対する各キーポイントの影響ベクトルを推定し, 取得した形状の変形を制御するニューラルケージに基づく変形モジュールを提案する。 合成データセットPartNetと実世界のデータセットScan2CADに関する大規模な実験は、KP-REDが既存の最先端アプローチをはるかに上回っていることを示している。 コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/lolrudy/KP-REDでリリースされる。

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