点群処理
深層学習を用いた三次元点群処理入門
はい、神
3D形状を人間が解釈可能なパラメータ空間にマッピングし、点群やスケッチ入力から復元した3次元形状を直感的に編集することができる
OmniObject3D: Large-Vocabulary 3D Object Dataset for Realistic Perception, Reconstruction and Generation
主に点群処理/LiDAR SLAMに関する研究をしている産総研小出さんが可視化用ライブラリを公開している
3Dの点群生成
3Dに自動テクスチャリング
DreamTexture 0.0.9
Text to 3D
2022年では、Point-E
@OpenAI
(テキスト→点群)、DreamFusion
@GoogleAI
(テキスト→NeRF)、Get3D
@NVIDIAAI
(テキスト -> SDF)がある。
しかし、映画やVR、ゲーム業界では、より複雑なオブジェクト、マテリアル、テクスチャの3Dが求められる。
産業用点群のセマンティックセグメンテーションのラベル効率化のために弱教師ありセマンティックセグメンテーション (WSSS) を導入。自己トレーニング (ST) モジュールを新たに提案。PSNet5データセットにおいてわずか1%の教師データで従来モデルResPointNet++のmIoUに匹敵。
自治体発 点群オープンデータまとめ
Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
3D DNN
【Pointformer論文まとめ】点群の処理へのTransformerの導入
三次元点群を取り扱うニューラルネットワークのサーベイ
点群データにおける表現学習
Learning to Estimate 3D Human Pose from Point Cloud
SegPoint: 大規模言語モデルを活用した3Dポイントクラウドセグメンテーションの新時代
PointLLM: Empowering Large Language Models to Understand Point Clouds
3次元点群を利用した植物の葉の自動セグメンテーションについて