論文の概要: ParaPoint: Learning Global Free-Boundary Surface Parameterization of 3D Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10349v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 14:35:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 16:51:41.543304
- Title: ParaPoint: Learning Global Free-Boundary Surface Parameterization of 3D Point Clouds
- Title（参考訳）: ParaPoint: 3次元点雲のグローバルな自由境界面パラメータ化学習
- Authors: Qijian Zhang, Junhui Hou, Ying He,
- Abstract要約: ParaPointは、グローバルな自由境界面パラメータ化を実現するための教師なしのニューラルネットワークパイプラインである。
この研究は、グローバルマッピングと自由境界の両方を追求するニューラルポイントクラウドパラメータ化を調査する最初の試みである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.03819676074455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Surface parameterization is a fundamental geometry processing problem with rich downstream applications. Traditional approaches are designed to operate on well-behaved mesh models with high-quality triangulations that are laboriously produced by specialized 3D modelers, and thus unable to meet the processing demand for the current explosion of ordinary 3D data. In this paper, we seek to perform UV unwrapping on unstructured 3D point clouds. Technically, we propose ParaPoint, an unsupervised neural learning pipeline for achieving global free-boundary surface parameterization by building point-wise mappings between given 3D points and 2D UV coordinates with adaptively deformed boundaries. We ingeniously construct several geometrically meaningful sub-networks with specific functionalities, and assemble them into a bi-directional cycle mapping framework. We also design effective loss functions and auxiliary differential geometric constraints for the optimization of the neural mapping process. To the best of our knowledge, this work makes the first attempt to investigate neural point cloud parameterization that pursues both global mappings and free boundaries. Experiments demonstrate the effectiveness and inspiring potential of our proposed learning paradigm. The code will be publicly available.
- Abstract（参考訳）: 表面パラメータ化は、下流のリッチアプリケーションにおける基本的な幾何学的処理問題である。
従来のアプローチは、特殊な3Dモデラーによって熱心に生産される高品質な三角測量を備えた、洗練されたメッシュモデルで運用するために設計されており、通常の3Dデータの現在の爆発に対する処理要求を満たすことができない。
本稿では,非構造3次元点雲上でUVアンラッピングを行う。
技術的には、与えられた3D点と適応的に変形した境界を持つ2次元UV座標間のポイントワイズマッピングを構築することにより、グローバルな自由境界面パラメータ化を実現するための教師なしニューラルネットワークパイプラインであるParaPointを提案する。
特定の機能を持つ幾何的に意味のあるサブネットワークを創発的に構築し、それらを双方向のサイクルマッピングフレームワークに組み立てる。
また,ニューラルネットワークの最適化に有効な損失関数と近似微分幾何学的制約を設計する。
我々の知る限りでは、この研究は、グローバルマッピングと自由境界の両方を追求するニューラルポイントクラウドパラメータ化の研究の最初の試みである。
提案した学習パラダイムの有効性と可能性を示す実験を行った。
コードは公開されます。
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