3D mesh segmentering är ett viktigt forskningsområde inom datorgrafik, och det finns ett ökande intresse för att tillämpa djupt lärande på detta utmanande område. Vi observerar att 1) befintliga tekniker antingen är långsamma att träna eller känsliga för funktionsändring och provtagning, 2) i litteraturen finns minimala jämförande studier och 3) tekniker ofta lider av reproducerbarhetsproblem. Dessa hindrar forskningsutvecklingen av övervakade segmenteringsuppgifter. Denna studie bidrar på två sätt. För det första föreslår vi en ny konvolutionell neural nätverksteknik för mesh segmentering, med hjälp av 1D-data och filter, och ett multi-branch nätverk för separat utbildning av funktioner i tre olika skalor. Vi föreslår också ett nytt sätt att beräkna konforma faktor, som är mindre känslig för små områden med stora krökningar, och förbättra graf-cut förfining med tillägg av en geometrisk funktionsterm. Tekniken ger bättre resultat än den senaste tekniken. För det andra tillhandahåller vi en omfattande studie och implementeringar av flera djupinlärningstekniker, nämligen neurala nätverk (NNs), autoencoders (AEs) och konvolutionella neurala nätverk (CNNs), som använder en arkitektur på minst två lager djupt. Betydelsen av studien är att den erbjuder en ny snabb och exakt CNN-teknik, och en jämförelse av flera andra djupinlärningsmetoder för jämförelse.
Vårt presenterade arbete anpassar metoden för REF, som använder en multi-branch 1D CNN för 3D mesh segmentering av PSB.
3D Mesh Segmentation via Multi-branch 1D Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Graphical Models 96 (2018) 1-10', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}