論文の概要: SweepNet: Unsupervised Learning Shape Abstraction via Neural Sweepers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06305v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 18:18:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 22:13:05.967808
• Title: SweepNet: Unsupervised Learning Shape Abstraction via Neural Sweepers
• Title（参考訳）: SweepNet: ニューラルネットワークによる教師なし学習形状抽象化
• Authors: Mingrui Zhao, Yizhi Wang, Fenggen Yu, Changqing Zou, Ali Mahdavi-Amiri,
• Abstract要約: 本稿では,スイープ面を抽象化する新しい手法であるPapernameを紹介する。 そこで本稿では, 形状表現にスーパー楕円, 軸にB-スプライン曲線を用いたスイープ面の効果的なパラメータ化を提案する。 識別可能なニューラル・スイーパーとエンコーダ・デコーダアーキテクチャを導入することで、監督なしにスイープ表面表現を予測できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.9832388952668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shape abstraction is an important task for simplifying complex geometric structures while retaining essential features. Sweep surfaces, commonly found in human-made objects, aid in this process by effectively capturing and representing object geometry, thereby facilitating abstraction. In this paper, we introduce \papername, a novel approach to shape abstraction through sweep surfaces. We propose an effective parameterization for sweep surfaces, utilizing superellipses for profile representation and B-spline curves for the axis. This compact representation, requiring as few as 14 float numbers, facilitates intuitive and interactive editing while preserving shape details effectively. Additionally, by introducing a differentiable neural sweeper and an encoder-decoder architecture, we demonstrate the ability to predict sweep surface representations without supervision. We show the superiority of our model through several quantitative and qualitative experiments throughout the paper. Our code is available at https://mingrui-zhao.github.io/SweepNet/
• Abstract（参考訳）: 形状抽象化は、重要な特徴を維持しながら複雑な幾何学構造を単純化する重要な課題である。 人間の作った物体によく見られるスイートサーフェスは、オブジェクトの幾何学を効果的に捉え、表現することで、抽象化を容易にすることで、このプロセスを支援する。 本稿では,スイープ面を抽象化する新しい手法である \papername を紹介する。 そこで本稿では, 形状表現にスーパー楕円, 軸にB-スプライン曲線を用いたスイープ面の効果的なパラメータ化を提案する。 このコンパクトな表現は14個の浮動小数点数しか必要とせず、形の詳細を効果的に保存しながら直感的でインタラクティブな編集を容易にする。 さらに、識別可能なニューラルスイーパーとエンコーダ・デコーダアーキテクチャを導入することで、監督なしにスイープ表面表現を予測する能力を示す。 論文全体を通して, 定量的, 定性的な実験を通じて, モデルの優位性を示す。 私たちのコードはhttps://mingrui-zhao.github.io/SweepNet/で利用可能です。

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