論文の概要: Point Cloud to Mesh Reconstruction: A Focus on Key Learning-Based Paradigms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10977v1
- Date: Sat, 14 Dec 2024 21:39:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:55:24.363577
- Title: Point Cloud to Mesh Reconstruction: A Focus on Key Learning-Based Paradigms
- Title(参考訳): ポイントクラウドからメッシュへの再構築 - キーラーニングに基づくパラダイムを中心に
- Authors: Fatima Zahra Iguenfer, Achraf Hsain, Hiba Amissa, Yousra Chtouki,
- Abstract要約: 点雲からメッシュを再構築することは、ロボット工学、自律システム、医療画像などの分野において重要な課題である。
本研究では,メッシュ再構築における最先端の学習手法について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Reconstructing meshes from point clouds is an important task in fields such as robotics, autonomous systems, and medical imaging. This survey examines state-of-the-art learning-based approaches to mesh reconstruction, categorizing them into five paradigms: PointNet family, autoencoder architectures, deformation-based methods, point-move techniques, and primitive-based approaches. Each paradigm is explored in depth, detailing the primary approaches and their underlying methodologies. By comparing these techniques, our study serves as a comprehensive guide, and equips researchers and practitioners with the knowledge to navigate the landscape of learning-based mesh reconstruction techniques. The findings underscore the transformative potential of these methods, which often surpass traditional techniques in allowing detailed and efficient reconstructions.
- Abstract(参考訳): 点雲からメッシュを再構築することは、ロボット工学、自律システム、医療画像などの分野において重要な課題である。
本調査では,メッシュ再構築のための最先端の学習ベースアプローチを,ポイントネットファミリ,オートエンコーダアーキテクチャ,変形ベース手法,ポイントモブ手法,プリミティブベースアプローチの5つのパラダイムに分類した。
それぞれのパラダイムは深く掘り下げられ、主要なアプローチとその基礎となる方法論が詳細に説明されます。
これらの技術を比較することで、本研究は総合的なガイドとなり、研究者や実践者に学習に基づくメッシュ再構築技術の展望をナビゲートする知識を与える。
これらの手法は、しばしば細部と効率的な再構築を可能にする伝統的な手法を超越している。
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