SketchANIMAR: Sketch-based 3D Animal Fine-Grained Retrieval

要約

タイトル：SketchANIMAR：スケッチベースの3D動物細粒度検索

要約：
– 3Dオブジェクトの検索は、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックス、バーチャルリアリティ、拡張現実性など、広範なアプリケーションで重要性が増しています。
– しかし、3Dオブジェクトの検索は、形状、サイズ、テクスチャの異なる複雑なモデルを持ち、多数のポリゴンと頂点を持つため、重要な課題があります。
– このため、本研究では、スケッチクエリを使用してデータセットから関連する3D動物モデルを抽出し、利用可能なスケッチを通じて3Dモデルへのアクセスを迅速化する新しいSHRECチャレンジトラックを紹介しています。
– さらに、この研究で構築されたANIMARという新しいデータセットには、711のユニークな3D動物モデルと140の対応するスケッチクエリが含まれています。
– 当コンテストには、複雑な詳細なスケッチに基づいて3Dモデルを検索するよう参加者に求められます。8チームと204回の結果を受け取りました。
– さらなる改善が必要ではありますが、提案されたタスクは3Dオブジェクトの検索領域での追加の研究を促進する可能性があり、広範なアプリケーションに役立つことができます。
– また、特徴抽出とマッチングの技術の改善、より多様なデータセットの作成など、今後の研究の可能性についても洞察を提供します。

要約(オリジナル)

The retrieval of 3D objects has gained significant importance in recent years due to its broad range of applications in computer vision, computer graphics, virtual reality, and augmented reality. However, the retrieval of 3D objects presents significant challenges due to the intricate nature of 3D models, which can vary in shape, size, and texture, and have numerous polygons and vertices. To this end, we introduce a novel SHREC challenge track that focuses on retrieving relevant 3D animal models from a dataset using sketch queries and expedites accessing 3D models through available sketches. Furthermore, a new dataset named ANIMAR was constructed in this study, comprising a collection of 711 unique 3D animal models and 140 corresponding sketch queries. Our contest requires participants to retrieve 3D models based on complex and detailed sketches. We receive satisfactory results from eight teams and 204 runs. Although further improvement is necessary, the proposed task has the potential to incentivize additional research in the domain of 3D object retrieval, potentially yielding benefits for a wide range of applications. We also provide insights into potential areas of future research, such as improving techniques for feature extraction and matching, and creating more diverse datasets to evaluate retrieval performance.

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