이 논문은 3D 모양 공동 분할을 위한 DAE-Net이라는 비지도 학습 방법을 제안한다. DAE-Net은 3D 모양 컬렉션에서 변형 가능한 부품 템플릿을 학습하고, 각 모양을 선택된 부품 템플릿의 조합으로 재구성한다.
구체적으로:
실험 결과, DAE-Net은 ShapeNet Part, DFAUST, Objaverse 데이터셋에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다. 또한 부품 존재 점수를 이용한 모양 클러스터링과 부품 단위 모양 디테일화 응용을 제시했다.
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by Zhiqin Chen,... kl. arxiv.org 04-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2311.13125.pdfDybere Forespørgsler