論文の概要: Learning Fine-to-Coarse Cuboid Shape Abstraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01855v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 22:06:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:43.702379
• Title: Learning Fine-to-Coarse Cuboid Shape Abstraction
• Title（参考訳）: 微細・粗大な立方体形状抽象化の学習
• Authors: Gregor Kobsik, Morten Henkel, Yanjiang He, Victor Czech, Tim Elsner, Isaak Lim, Leif Kobbelt,
• Abstract要約: 立方体のような単純な幾何学的原始体による3Dオブジェクトの抽象化は、複雑な幾何学から構造情報を推測することができる。 そこで我々は,3次元形状の抽象的な収集のための非教師なし学習手法を新たに導入した。 以上の結果から,従来の立方体形状の抽象化技術よりも優れた結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.152103069753289
• License:
• Abstract: The abstraction of 3D objects with simple geometric primitives like cuboids allows to infer structural information from complex geometry. It is important for 3D shape understanding, structural analysis and geometric modeling. We introduce a novel fine-to-coarse unsupervised learning approach to abstract collections of 3D shapes. Our architectural design allows us to reduce the number of primitives from hundreds (fine reconstruction) to only a few (coarse abstraction) during training. This allows our network to optimize the reconstruction error and adhere to a user-specified number of primitives per shape while simultaneously learning a consistent structure across the whole collection of data. We achieve this through our abstraction loss formulation which increasingly penalizes redundant primitives. Furthermore, we introduce a reconstruction loss formulation to account not only for surface approximation but also volume preservation. Combining both contributions allows us to represent 3D shapes more precisely with fewer cuboid primitives than previous work. We evaluate our method on collections of man-made and humanoid shapes comparing with previous state-of-the-art learning methods on commonly used benchmarks. Our results confirm an improvement over previous cuboid-based shape abstraction techniques. Furthermore, we demonstrate our cuboid abstraction in downstream tasks like clustering, retrieval, and partial symmetry detection.
• Abstract（参考訳）: 立方体のような単純な幾何学的原始体による3Dオブジェクトの抽象化は、複雑な幾何学から構造情報を推測することができる。 3次元形状理解、構造解析、幾何モデリングにおいて重要である。 そこで我々は,3次元形状の抽象的な収集のための非教師なし学習手法を新たに導入した。 私たちのアーキテクチャ設計では、トレーニング中にプリミティブの数を数百(微細な再構築)からわずか(粗い抽象化)に減らすことができます。 これにより、ネットワークは再構成エラーを最適化し、データの集合全体にわたって一貫した構造を同時に学習しながら、ユーザ指定のプリミティブの数に従わせることができる。 これを、冗長なプリミティブをますますペナルティ化する抽象的損失の定式化によって実現します。 さらに、表面近似だけでなく体積保存も考慮した再構成損失定式化を導入する。 両方のコントリビューションを組み合わせることで、以前の作業よりもキュービイドプリミティブを少なくして、より正確に3D形状を表現できます。 人造・ヒューマノイド形状の収集に関する本手法を,一般的なベンチマークにおける従来の最先端の学習手法と比較した。 以上の結果から,従来の立方体形状の抽象化技術よりも優れた結果が得られた。 さらに、クラスタリング、検索、部分対称性検出などの下流タスクにおいて、我々の立方体抽象化を実証する。

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