부분적인 캡처에서 3D 스캔을 재구성하는 제1회 SHARP Challenge 우승자를 만나십시오!

Artec 3D는 8월 23일 스코틀랜드 글래스고와 온라인에서 열린 ECCV 2020 SHARP Challenge의 1등 수상자를 발표하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다. 이 대회는 부분적인 디지털 캡처에서 완전한 3D 스캔을 재구성하는 데 효과적인 솔루션을 찾는 데 중점을 두었습니다.

Max Planck Institute for Informatics의 Gerard Pons-Moll과 Julian Chibane이 함께 "3D 데이터의 텍스처 완성을 위한 묵시적 기능 네트워크"라는 기고문으로 최고의 상을 받으면서 Artec이 후원한 €4,000의 대상을 거머쥐었습니다.

Gerard Pons-Moll(왼쪽)과 Julian Chibane(오른쪽)

이들은 "우리의 핵심 통찰력은 부분적인 3D 텍스처와 완성된 형상 모두에서 추출된 부분 및 전역의 깊은 형상을 통합함으로써 3D 텍스처 완성을 얻을 수 있다는 것입니다. 특히, 부분적인 3D 텍스처와 IF-Nets로 완성된 3D 형상을 고려할 때, 우리의 모형은 누락된 텍스처 부분을 완성된 형상과 일치하여 복원하는 데 성공했습니다"라고 말했습니다.

공동 수상자인 Gerard Pons-Moll은 "대회 직전에 CVPR'20에 ‘3D 형상의 재구성 및 완성을 위한 기능 공간의 음함수’라는 논문을 발표하여 여러 3D 작업에서 최첨단을 이루었기 때문에 시기적으로 운이 좋았습니다. 우리는 텍스처 완성 부분이 없었기 때문에 이 과제를 해결해야 했습니다”라고 덧붙였습니다.

그는 이어 “이것이 이러한 도전에 대해 큰 장점이며 연구자와 학생들에게 동기를 부여하며 일관된 방식으로 서로 다른 방법을 비교할 수 있게 합니다. 우리는 그것을 통해 배웠습니다. 주요 아이디어는 부분적으로 3D 물체는 그 범주에 상관없이 비슷한 구조를 공유한다는 것입니다. 그래서 우리는 물체와 인간의 형상이 부분적으로 그리고 전역적으로 어떻게 보이는지 알아내는 네트워크를 설계했습니다. 이를 통해 항상 구매 비용이 많이 드는 3D 데이터를 적게 사용하면서 효과적으로 학습할 수 있습니다.

우리는 Artec 3D가 이 행사와 후한 상금을 후원해 주셔서 영광스럽고 감사하게 생각하고 있습니다. Artec 3D는 산업과 학계 간의 상호 작용을 가능하게 하는 오픈 소스 연구를 추진하고 있으며, 이를 통해 작업하기 좋은 공간이 형성되고 있습니다. Artec 3D가 이어지는 대회를 후원하기를 바랍니다. 우리는 거기에 꼭 참여할 것입니다!”라고 말했습니다.