Vi introducerar ABC-Dataset, en samling av en miljon modeller för datorstödd design (CAD) för forskning av geometriska djupinlärningsmetoder och tillämpningar. Varje modell är en samling av explicit parametriserade kurvor och ytor, vilket ger marken sanning för differential storheter, patch segmentering, geometrisk funktionsdetektering, och form rekonstruktion. Provtagning av parametriska beskrivningar av ytor och kurvor gör det möjligt att generera data i olika format och upplösningar, vilket möjliggör rättvisa jämförelser för ett brett spektrum av geometriska inlärningsalgoritmer. Som ett användningsfall för vårt dataset utför vi ett storskaligt riktmärke för uppskattning av ytnormaler, jämför befintliga datadrivna metoder och utvärderar deras prestanda mot både marksanningen och traditionella normala skattningsmetoder. Situationen är annorlunda för tredimensionella geometriska modeller. Att skaffa eller skapa högkvalitativa modeller av denna typ är fortfarande svårt, trots ökad tillgänglighet av 3D-sensorer, och förbättringar i 3D-designverktyg. Inre ir-figur 1: Slumpmässiga CAD-modeller från ABC-datasetet: https://deep-geometrie.github.io/abc-dataset 9593
I SPARE3D drar vi nytta av 3D solida modeller från ABC-datasetet REF, som föreslås för digital geometribehandling.
ABC: A Big CAD Model Dataset for Geometric Deep Learning
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}