U-RED：面向部分点云的无监督三维形状检索与形变
计算机视觉与模式识别
2023-08-15 v1
摘要
本文中，我们提出 U-RED，一种无监督形状检索与形变（Unsupervised shape REtrieval and Deformation）流水线，以任意物体观测为输入（通常由 RGB 图像或扫描捕获），并从预建数据库中联合检索与形变几何相似的 CAD 模型以紧密匹配目标。考虑到现有方法通常难以处理含噪的部分观测，U-RED 从两方面设计以解决该问题。首先，由于一个部分形状可能对应多个潜在完整形状，检索方法必须允许这种模糊的一对多关系。因此 U-RED 学习将部分目标的所有可能完整形状投影到单位球面表面上。随后在推理时，球面上的每次采样将产生一个可行检索。其次，由于真实世界部分观测通常含有显著噪声，一种可靠的、度量形状间相似度的学习度量对稳定检索必不可少。在 U-RED 中，我们设计了一种新颖的点级残差引导度量，支持噪声鲁棒比较。在合成数据集 PartNet、ComplementMe 与真实世界数据集 Scan2CAD 上的大量实验表明，U-RED 在倒角距离（Chamfer Distance）下分别超越现有最优方法 47.3%、16.7% 与 31.6%。
引用
@article{arxiv.2308.06383,
title = {U-RED: Unsupervised 3D Shape Retrieval and Deformation for Partial Point Clouds},
author = {Yan Di and Chenyangguang Zhang and Ruida Zhang and Fabian Manhardt and Yongzhi Su and Jason Rambach and Didier Stricker and Xiangyang Ji and Federico Tombari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.06383},
year = {2023}
}
备注
ICCV2023