이 연구는 점구름에서 표면을 재구성하는 새로운 방법을 제안합니다. 기존의 SDF 기반 및 UDF 기반 방법은 각각 부드러운 메시 생성과 개방형 표면 표현에 어려움이 있었습니다.
제안하는 방법은 큐브 모서리와 암시적 표면 사이의 교차점을 직접 예측합니다. 이를 위해 두 가지 모듈을 개발했습니다:
부호 모듈은 점 쌍의 관계를 학습하여 큐브 모서리의 부호를 예측합니다. 교차점 모듈은 점 쌍과 표면의 교차점 위치를 직접 예측합니다. 이를 통해 개방형 표면을 효과적으로 표현할 수 있으며 인공물을 줄일 수 있습니다.
제안 방법은 ShapeNet, MGN, ScanNet 데이터셋에서 우수한 성능을 보였습니다. 정량적 평가 결과 기존 방법 대비 Chamfer Distance와 Normal Consistency가 크게 향상되었습니다. 또한 정성적 평가에서도 더 세부적인 표면 복원 결과를 확인할 수 있었습니다.
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by Hui Tian,Kai... at arxiv.org 03-22-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.14085.pdfDeeper Inquiries