GEOMetrics: Exploiting Geometric Structure for Graph-Encoded Objects

Les modèles de maillage constituent une approche prometteuse pour coder la structure des objets 3D. Les systèmes de reconstruction de maillage actuels prédisent les emplacements de sommet uniformément distribués d’un graphe prédéterminé via une série de convolutions de graphe, conduisant à des compromis en termes de performances ou de résolution. Dans cet article, nous soutenons que la représentation graphique d’objets géométriques permet une structure supplémentaire, qui devrait être exploitée pour une reconstruction améliorée. Ainsi, nous proposons un système qui tire correctement parti des avantages de la structure géométrique d’objets codés par graphe en introduisant (1) une mise à jour convolutionnelle de graphe préservant les informations sur les sommets; (2) une heuristique de fractionnement adaptatif permettant aux détails d’émerger; et (3) un objectif de formation opérant à la fois sur les surfaces locales définies par les sommets et sur la structure globale définie par le maillage. Notre méthode proposée est évaluée sur la tâche de reconstruction d’objet 3D à partir d’images avec le jeu de données ShapeNet, où nous démontrons des performances de pointe, à la fois visuellement et numériquement, tout en nécessitant beaucoup moins d’espace en générant des maillages adaptatifs.