論文の概要: Curvy: A Parametric Cross-section based Surface Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00829v1
• Date: Sun, 1 Sep 2024 20:15:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 08:51:29.908827
• Title: Curvy: A Parametric Cross-section based Surface Reconstruction
• Title（参考訳）: Curvy: パラメトリック断面による表面再構成
• Authors: Aradhya N. Mathur, Apoorv Khattar, Ojaswa Sharma,
• Abstract要約: 本稿では, 平面スパース断面を用いた新しい形状点雲の再構成手法を提案する。 我々は、適応分割を用いたコンパクトなパラメトリックポリライン表現を用いて断面を表現し、グラフニューラルネットワークを用いて学習を行い、基礎となる形状を再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1165011830664677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present a novel approach for reconstructing shape point clouds using planar sparse cross-sections with the help of generative modeling. We present unique challenges pertaining to the representation and reconstruction in this problem setting. Most methods in the classical literature lack the ability to generalize based on object class and employ complex mathematical machinery to reconstruct reliable surfaces. We present a simple learnable approach to generate a large number of points from a small number of input cross-sections over a large dataset. We use a compact parametric polyline representation using adaptive splitting to represent the cross-sections and perform learning using a Graph Neural Network to reconstruct the underlying shape in an adaptive manner reducing the dependence on the number of cross-sections provided.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 平面スパース断面を用いた形状点雲の再構成手法を提案する。 本稿では, この問題設定における表現と再構築に関するユニークな課題について述べる。 古典文学のほとんどの手法は、オブジェクトクラスに基づいて一般化し、信頼性のある表面を再構築するために複雑な数学的機械を使用する能力に欠ける。 大規模なデータセット上の少数の入力断面から多数の点を生成するための単純な学習可能なアプローチを提案する。 我々は、適応分割を用いたコンパクトなパラメトリックポリライン表現を用いて、断面を表現し、グラフニューラルネットワークを用いて基礎となる形状を適応的に再構築し、提供された断面数への依存を減らす。

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