Объявлены победители конкурса по реконструкции 3D-моделей на основе неполных сканов 1st SHARP Challenge

22/10/2020

С гордостью представляем вам обладателей главного приза конкурса по реконструкции 3D-моделей ECCV 2020 SHARP Challenge, который прошел 23 августа 2020 года в шотландском Глазго, а также был доступен онлайн. Конкурсанты искали эффективные решения для реконструкции 3D-сканов на основе частичных цифровых данных.

Жерар Пон-Молл и Джулиан Чибане из Института информатики общества Макса Планка получили главный приз компании Artec в размере 4 000 евро за исследование «Сети скрытых признаков для заполнения текстуры на 3D-данных» (прим.: работа выпущена на английском языке под названием Implicit Feature Networks for Texture Completion of 3D Data).

Жерар Пон-Молл (слева) и Джулиан Чибане (справа)

Вот что говорят сами победители: «Ключевым моментом нашей работы стало то, что заполнение 3D-текстуры возможно с помощью локальных и глобальных глубоких признаков, полученных из частичной текстуры и полной геометрии 3D-данных. В частности, при условии, что частичная 3D-текстура и полная 3D-геометрия дополнены сетями скрытых признаков, наша модель успешно заполняет недостающие участки текстуры в соответствии с полной геометрией».

Жерар Пон-Молл добавляет: «Как раз перед этим конкурсом мы участвовали в конференции CVPR’20, для которой опубликовали исследование под названием «Скрытые функции в пространстве признаков для реконструкции и восстановления 3D-формы». Оно посвящено самым современным способам решения нескольких 3D-задач. Так что нам очень повезло со сроками проведения мероприятий. Изначально в нашей работе не было части, касающейся восстановления текстуры, поэтому челлендж подтолкнул нас к исследованиям в этом направлении».

Он продолжает: «Именно этим и хороши такие конкурсы: они мотивируют исследователей и студентов, и позволяют системно сравнивать разные методы. Мы учимся на этих данных. Основная идея заключается в том, что локально 3D-объекты имеют одинаковые структуры, к какой бы категории они ни относились. Отталкиваясь от этого предположения, мы разработали сеть, которая изучает облик объектов и людей как локально, так и глобально. Такой подход позволяет эффективно учиться при наличии меньшего объема 3D-данных, собрать которые всегда бывает дорого».

«Мы благодарны компании Artec 3D за финансовую поддержку мероприятия и столь щедрый денежный приз — это огромная честь для нас. Artec 3D способствует проведению исследований с открытым кодом, которые налаживают взаимодействие между производством и образовательными площадками, и повышают привлекательность работы в этой сфере. Мы надеемся, что Artec 3D выступит спонсором следующего конкурса, в котором обязательно примем участие!»

Связаться с нами