Att hämta 3D-modeller från 2D-mänskliga skisser har fått stor uppmärksamhet inom områdena grafik, bildsökning och datorseende. Nästan alltid i toppmoderna metoder en stor mängd "bästa vyer" beräknas för 3D-modeller, med förhoppningen att frågeskiss matchar en av dessa 2D-projektioner av 3D-modeller med hjälp av fördefinierade funktioner. Vi hävdar att denna tvåstegsmetod (vyval-matchning) är pragmatisk men också problematisk eftersom de "bästa åsikterna" är subjektiva och tvetydiga, vilket gör motsvarande indata oklara. Denna otydliga typ av matchning ytterligare gör det svårt att välja funktioner manuellt. I stället för att förlita oss på det svårfångade begreppet "bästa vyer" och de handgjorda funktionerna föreslår vi att vi definierar våra vyer med ett minimalistiskt tillvägagångssätt och lär oss funktioner för både skisser och vyer. Specifikt minskar vi drastiskt antalet vyer till endast två fördefinierade riktningar för hela datasetet. Sedan lär vi oss två Siamese Convolutional Neural Networks (CNN), en för vyerna och en för skisserna. Den förlustfunktion definieras på inom-domänen samt de kors-domän likheter. Våra experiment på tre referensdataset visar att vår metod är betydligt bättre än den senaste tekniken, och överträffar dem i alla konventionella mätvärden.
REF använder denna metod för att lära sig funktioner för både skisser och linjeåtergivningar av 3D-maskor för skissbaserad 3D-formhämtning.
Sketch-based 3D shape retrieval using Convolutional Neural Networks
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}