SHREC’22 Track: Sketch-Based 3D Shape Retrieval in the Wild

要約

スケッチベースの3D形状検索（SBSR）は重要でありながら挑戦的なタスクであり、近年ますます注目を集めています。
既存のアプローチは、実際のアプリケーションシナリオを適切にシミュレートすることなく、制限された設定で問題に対処します。
このトラックでは、リアルな設定を模倣するために、さまざまなレベルの描画スキルを持つアマチュアが描いた大規模なスケッチや、CADモデルだけでなく実際のオブジェクトからスキャンしたモデルを含むさまざまな3D形状を採用しています。
2つのSBSRタスクを定義し、46,000を超えるCADモデル、1,700の現実的なモデル、および合計145,000のスケッチで構成される2つのベンチマークを構築します。
4つのチームがこのトラックに参加し、2つのタスクに対して15の実行を送信し、7つの一般的に採用されたメトリックによって評価されました。
ベンチマーク、比較結果、およびオープンソースの評価コードが、3Dオブジェクト検索コミュニティの間でこの方向の将来の研究を促進することを願っています。

要約(オリジナル)

Sketch-based 3D shape retrieval (SBSR) is an important yet challenging task, which has drawn more and more attention in recent years. Existing approaches address the problem in a restricted setting, without appropriately simulating real application scenarios. To mimic the realistic setting, in this track, we adopt large-scale sketches drawn by amateurs of different levels of drawing skills, as well as a variety of 3D shapes including not only CAD models but also models scanned from real objects. We define two SBSR tasks and construct two benchmarks consisting of more than 46,000 CAD models, 1,700 realistic models, and 145,000 sketches in total. Four teams participated in this track and submitted 15 runs for the two tasks, evaluated by 7 commonly-adopted metrics. We hope that, the benchmarks, the comparative results, and the open-sourced evaluation code will foster future research in this direction among the 3D object retrieval community.

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