Fantastic Breaks: A Dataset of Paired 3D Scans of Real-World Broken Objects and Their Complete Counterparts

要約

現在、自動化された形状修復アプローチでは、実際の損傷したジオメトリを記述するデータセットにアクセスできません。
Fantastic Breaks (およびそれらを見つける場所: https://terascale-all-sensing-research-studio.github.io/FantasticBreaks) を提示します。これは、150 個の壊れたオブジェクトのスキャン、防水、およびクリーニングされた 3D メッシュをペアにして、
完全な対応物と幾何学的に整列します。
Fantastic Breaks には、クラスとマテリアルのラベル、壊れたメッシュに結合して完全なメッシュを生成するプロキシ修復パーツ、および手動で注釈を付けた破壊境界が含まれています。
破砕形状の詳細な分析を通じて、Fantastic Breaks と、幾何学および物理学に基づく方法を使用して生成された合成破砕データセットとの違いを明らかにします。
合成データセットで事前トレーニングされ、Fantastic Breaks のサブセットで再トレーニングされた複数の学習ベースのアプローチを使用して、Fantastic Breaks で実験的な形状修復評価を示します。

要約(オリジナル)

Automated shape repair approaches currently lack access to datasets that describe real-world damaged geometry. We present Fantastic Breaks (and Where to Find Them: https://terascale-all-sensing-research-studio.github.io/FantasticBreaks), a dataset containing scanned, waterproofed, and cleaned 3D meshes for 150 broken objects, paired and geometrically aligned with complete counterparts. Fantastic Breaks contains class and material labels, proxy repair parts that join to broken meshes to generate complete meshes, and manually annotated fracture boundaries. Through a detailed analysis of fracture geometry, we reveal differences between Fantastic Breaks and synthetic fracture datasets generated using geometric and physics-based methods. We show experimental shape repair evaluation with Fantastic Breaks using multiple learning-based approaches pre-trained with synthetic datasets and re-trained with subset of Fantastic Breaks.

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