ExtrudeNet：用于形状解析的无监督逆向草图拉伸
计算机视觉与模式识别
2022-10-03 v1 图形学
摘要
草图-拉伸是计算机辅助设计中常见且直观的建模过程。本文研究通过点云形式的形状通过逆向草图-拉伸进行学习的问题。我们提出ExtrudeNet，一种从无监督端到端网络，用于从点云中发现草图和拉伸。ExtrudeNet背后有两个新技术组件：1) 一种用于草图和拉伸的有效表示，既可建模带自由形式草图的拉伸，也可建模常规的圆柱和箱体基元；2) 一种用于计算有符号距离场的数值方法，该方法用于网络学习。这是首次尝试使用机器学习以无监督方式逆向工程形状的草图-拉伸建模过程。ExtrudeNet不仅输出紧凑、可编辑且可解释的形状表示，可无缝集成到现代CAD软件中，而且符合标准CAD建模过程，便于各种编辑应用，这使我们的工作区别于现有形状解析研究。代码发布于https://github.com/kimren227/ExtrudeNet。
引用
@article{arxiv.2209.15632,
title = {ExtrudeNet: Unsupervised Inverse Sketch-and-Extrude for Shape Parsing},
author = {Daxuan Ren and Jianmin Zheng and Jianfei Cai and Jiatong Li and Junzhe Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.15632},
year = {2022}
}
备注
Accepted to ECCV 2022