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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 300 - 309 (10page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2024.300
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This paper presents the analysis results of deep learning network performances when various geometric information is added for 3D models or point clouds. When a 3D point set or point cloud is given as the input, various geometric information is first computed and used for train- ing deep learning networks to test effects for hole boundary detection. In this paper, two geo- metric information values are computed, which are the biggest angle gap and the distance between a query point and centroid of its neighborhood. This paper trains the deep neural net- works (PointNet and PointNet++) by adding geometric information to input points, and ana- lyzes whether geometric information is effective for point classification. The paper performs the experiments for Modelnet10 dataset, which contains various point clouds to test effects of the geometric information, and shows that both the geometric information helps the neural net- works to correctly detect hole boundary points of the input pointset, which improves the perfor- mance of point classification.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 알고리즘
3. 실험 결과
4. 결론
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Jarng, S. S., Yang, H. J. and Lee, J. H., 2005, Finite Element Mesh Generation from 3D Laser Scanned Data, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 10(1), pp.70-75.
Jang, T. H., Baek, S. Y. and Lee, K. W., 2009, Synthesis of Human Body Shape for Given Body Sizes using 3D Body Scan Data, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 14(6), pp.364-373.
Hwang, H. J., Mun, D. H. and Hwang, J. S., 2010, Construction of 3D Geometric Surface Model from Laminated CT Images for the Pubis, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 15(3), pp.234-242.
Schonberger, J. L. and Frahm, J. M., 2016, Structure-from-motion Revisited, In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, NV, USA, pp.4104-4113, https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.445.
Lee, I. D., Lee, I. and Han, S., 2021, 3D Reconstruction of As-built Model of Plant Piping System from Point Clouds and Port Information, Journal of Computational Design and Engineering, 8(1), pp.195-209, https://doi.org/10.1093/jcde/qwaa072.
Jang, T. H., Baek, S. Y. and Lee, K. W., 2009, Synthesis of Human Body Shape for Given Body Sizes using 3D Body Scan Data, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 14(6), pp.364-373.
Hwang, H. J., Mun, D. H. and Hwang, J. S., 2010, Construction of 3D Geometric Surface Model from Laminated CT Images for the Pubis, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 15(3), pp.234-242.
Schonberger, J. L. and Frahm, J. M., 2016, Structure-from-motion Revisited, In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, NV, USA, pp.4104-4113, https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.445.
Lee, I. D., Lee, I. and Han, S., 2021, 3D Reconstruction of As-built Model of Plant Piping System from Point Clouds and Port Information, Journal of Computational Design and Engineering, 8(1), pp.195-209, https://doi.org/10.1093/jcde/qwaa072.
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