....................................... Vi studerar ett nytt problem med semantisk märkning av råa 3D-modeller från online-formatarkiv, bestående av mycket finkorniga komponenter. Med tanke på en 3D-form bestående av många mänskliga komponenter producerar vår metod högkvalitativa märkningsresultat (anges av tydliga färger). Detta uppnås genom att samla komponenterna i delhypoteser och karakterisera dessa medelnivåelement för robust gruppering och märkning av finkorniga komponenter. En majoritet av lager 3D modeller i modern form arkiv är monterade med många finkorniga komponenter. Den främsta orsaken till en sådan dataform är den komponentvisa modelleringsprocess som i stor utsträckning praktiseras av mänskliga modeller. Dessa modellering komponenter återspeglar således i sig någon funktionsbaserad form sönderdelning konstnären hade i åtanke under modellering. Å andra sidan utgör modelleringskomponenter en översegmentering eftersom en funktionell del vanligen är modellerad som en flerkomponentsenhet. Baserat på dessa observationer förespråkar vi att märkt segmentering av lager 3D-modeller inte bör förbise modellering komponenter och föreslå ett lärande * Korresponderande författare: Kai Xu (kevin.kai.xu@gmail.com) Författares adresser: Xiaogang Wang, Beihang University; Bin Zhou, Beihang University; Haiyue Fang, Beihang University; Xiaowu Chen, Beihang University; Qinping Zhao, Beihang University; Kai Xu, National University of Defense Technology och Princeton University. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Begär tillstånd från authoritys@acm.org. © 2018 Association for Computing Machinery. 0730-0301/2018/11-ART1 $15.00 https://doi.org/10.1145/3272127.3275009 lösning för gruppering och märkning av finkorniga komponenter. Det är dock otillförlitligt att direkt karakterisera formen av enskilda komponenter för märkning, eftersom de kan vara godtyckligt små och semantiskt meningslösa. Vi föreslår att man skapar delhypoteser från komponenterna baserade på en hierarkisk grupperingsstrategi, och utför märkning på dessa delgrupper istället för direkt på komponenterna. Delhypoteser är mellannivåelement som är mer sannolika att bära semantisk information. Ett flerskaligt 3D-konvolutionellt neuralt nätverk utbildas för att extrahera sammanhangsmedvetna funktioner för hypoteser. För att uppnå en märkt segmentering av hela formen, formulerar vi högre ordning villkorade slumpmässiga fält (CRF) för att dra slutsatsen en optimal etiketttilldelning för alla komponenter. Omfattande experiment visar att vår metod uppnår betydligt robusta märkningsresultat på råa 3D-modeller från offentliga formarkiv. Vårt arbete bidrar också till det första riktmärket för komponentvis märkning. Bilda. 2............................................................... Statistik över komponentantal (vänster) och storlek (höger) på modellerna i ShapeNetCore. Den vänstra histogrammet mäts endast för bilmodeller. I den högra mäts storleken genom förhållandet mellan den avgränsande lådans volym mellan en komponent och hela formen.
Wang m.fl. REF samlade 1 016 3D-modeller från 10 objektkategorier och utbildade neurala nätverk för gruppering och märkning av finkorniga delkomponenter.
Learning to Group and Label Fine-Grained Shape Components
{'venue': 'ACM Transactions on Graphics, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}