Utvinning av semantiskt besläktade delar mellan modeller är fortfarande en utmaning, särskilt utan övervakning. Det gemensamma tillvägagångssättet är att samanalysera en modellsamling, samtidigt som man antar att det finns beskrivande geometriska egenskaper som direkt kan identifiera relaterade delar. I närvaro av stora formvariationer är dock gemensamma geometriska drag inte längre tillräckligt beskrivande. I detta dokument utforskar vi en indirekt top-down-strategi, där man istället för delgeometri jämför delarrangemang som extraheras från varje modell. Den viktigaste observationen är att även om en direkt jämförelse av delar geometri kan vara tvetydiga, delarrangemang, att vara högre nivå strukturer, förblir konsekvent, och därmed kan användas för att upptäcka latenta gemensamma egenskaper bland semantiskt relaterade former. Vi visar att vår indirekta analys leder till upptäckt av återkommande arrangemang av delar, som annars är svåra att upptäcka i en direkt oövervakad miljö. Vi utvärderar vår algoritm på marken sanning dataset och rapporterar fördelar jämfört med geometriska likhet-baserade bottom-up co-segmentation algoritmer.
Jämfört med segmentering av en enda 3D-form föreslog segment-REF en indirekt top-down-strategi för att hantera stora formvariationer.
Recurring part arrangements in shape collections
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}