Eftersom stora samlingar av 3D-former fortsätter att växa, är det av central betydelse att förstå data, särskilt kodning av modellernas likheter och deras variationer. Till exempel är många datadrivna metoder nu beroende av tillgång till semantisk segmenteringsinformation, korrekt inter-modell point-to-point-korrespondens, och deformationsmodeller som kännetecknar modellsamlingarna. Befintliga metoder, dock, övervakas antingen kräver manuell märkning; eller använda super-linjära matchande algoritmer och därmed är olämpliga för att analysera stora samlingar som spänner över många tusentals modeller. Vi föreslår en automatisk algoritm som börjar med en första mallmodell och sedan gemensamt optimerar för delsegmentering, punkt-till-punkt ytkorrespondens, och en kompakt deformationsmodell för att bäst förklara indatamodellen insamling. Som utgång producerar algoritmen en uppsättning probabilistiska delbaserade mallar som grupperar de ursprungliga modellerna i kluster av modeller som fångar deras stilar och variationer. Vi utvärderar vår algoritm på flera standarddatauppsättningar och visar dess skalbarhet genom att analysera mycket större samlingar av upp till tusentals former.
REF lär sig formmallar från en stor samling former automatiskt.
Learning part-based templates from large collections of 3D shapes
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}