|
|
Generative Models for 3D Shape Completion
Zdravecký, Peter ; Španěl, Michal (referee) ; Kubík, Tibor (advisor)
Naskenované 3D modely často trpia chybami kvôli oklúzii, skenovacím nedostatkom alebo neúplnosti samotného modelu. Cieľom tejto práce je vyvinúť automatizovaný proces na doplnenie chýbajúcich častí 3D tvarov prostredníctvom hlbokého učenia. Navrhované riešenie vychádza z predchádzajúcej práce DiffComplete, ktorá využíva generatívny difúzny proces na vyplnenie chýbajúcich časti 3D tvarov. Úloha sa takto vníma ako generatívny problém. Výsledky preukazujú vysokú účinnosť tohto modelu s IoU skóre dosahujúcim 81,6 na konkrétnej testovacej sade pozostávajúcej z tvarov nábytku. Model navyše úspešne generalizuje aj na tvary, ktoré nie sú zahrnuté v trénovacej sade, dosahujúc priemerné IoU skóre 70,9. Práca okrem popisu dátovo orientovaných experimentov obohacuje súčasnú problematiku vypĺňania 3D útvarov dvoma spôsobmi. Po prvé rieši najväčšiu limitáciu, výpočetnú náročnosť, spracovaním vstupu v priestore s nízkym rozlíšením. Po druhé využíva užívateľský vstup (vo forme oblasti záujmu), čo umožňuje užívateľovi lepšie ovládať proces generácie v nejednoznačných situáciách.
|
guest ::
