#82
summarized by : Yue Qiu
BSP-Net: Generating Compact Meshes via Binary Space Partitioning
Zhiqin Chen, Andrea Tagliasacchi, Hao Zhang

どんな論文か？

3次元形状特徴表現をDNNにより学習可能なBinary Space Partitioningを利用したBSP-Netを提案．BSP-Netにより出力する3次元表現がポリゴンメッシュに変換可能であり，高質で，Sharpな幾何情報などを表示できる．
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新規性

①任意のtopologyとstructureからPolygonal meshesを表現可能なDNN構造の提案；②shape segmentationとpart correspondenceを推定可能；③調整により，shape auto-encodingとsingle-view 3D Reconstructionを行える．

結果

Auto-encoding 2D, 3D shapes (surface reconstruction, segmentation), single view reconstructionなどにおいてSOTAな精度を達成した．

その他（なぜ通ったか？等）

unstructured object imageからstructured single view reconstructionやsegmented shapeのreconstructionが可能．

このページで利用されている画像は論文から引用しています．