論文の概要: Leveraging 3D Geometric Priors in 2D Rotation Symmetry Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20235v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 02:40:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:00.013351
• Title: Leveraging 3D Geometric Priors in 2D Rotation Symmetry Detection
• Title（参考訳）: 2次元回転対称性検出における3次元幾何学的先行手法の活用
• Authors: Ahyun Seo, Minsu Cho,
• Abstract要約: 本稿では,中心軸を中心に回転する物体が変化しない回転対称性に着目する。 従来の手法は手作りの特徴マッチングに頼っていたが、最近の畳み込みニューラルネットワークに基づくセグメンテーションモデルは回転中心を検出するが、幾何学的整合性に苦慮している。 本研究では、3次元空間における回転中心と頂点を直接予測し、構造的整合性を維持しながら結果を2次元に投影するモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.11373832295736
• License:
• Abstract: Symmetry plays a vital role in understanding structural patterns, aiding object recognition and scene interpretation. This paper focuses on rotation symmetry, where objects remain unchanged when rotated around a central axis, requiring detection of rotation centers and supporting vertices. Traditional methods relied on hand-crafted feature matching, while recent segmentation models based on convolutional neural networks detect rotation centers but struggle with 3D geometric consistency due to viewpoint distortions. To overcome this, we propose a model that directly predicts rotation centers and vertices in 3D space and projects the results back to 2D while preserving structural integrity. By incorporating a vertex reconstruction stage enforcing 3D geometric priors -- such as equal side lengths and interior angles -- our model enhances robustness and accuracy. Experiments on the DENDI dataset show superior performance in rotation axis detection and validate the impact of 3D priors through ablation studies.
• Abstract（参考訳）: シンメトリーは、構造パターンの理解、物体認識の補助、シーン解釈において重要な役割を果たす。 本稿では,中心軸を中心に回転する物体が変化しない回転対称性に着目し,回転中心の検出や頂点の支持を必要とする。 従来の手法は手作りの特徴マッチングに頼っていたが、近年の畳み込みニューラルネットワークに基づくセグメンテーションモデルは回転中心を検出するが、視点歪みによる幾何学的整合性に苦慮している。 そこで本研究では,3次元空間における回転中心と頂点を直接予測し,構造的整合性を保ちながら結果を2次元に投影するモデルを提案する。 等辺長や内角といった3次元幾何学的先行を付加した頂点再構成ステージを組み込むことで,ロバスト性と精度が向上する。 DENDIデータセットの実験は、回転軸検出において優れた性能を示し、アブレーション研究により3次元前兆の影響を検証した。

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