基于破损草图的三维物体建模数据

通过合成破损草图数据，利用深度生成模型进行训练，算法可以根据破损草图生成完整的三维物体模型。这一数据适用于计算机图形学、3D打印等领域，在草图生成三维模型领域中，由于用户绘制草图通常不完整，严重影响建模质量。通过该算法，能有效地从破损草图中推测真实语义用途，能够通过破损的草图生成完整的三维模型。用户绘制草图，通过算法生成完整三维物体模型。具体过程如下：（1）数据收集：使用相关渲染软件在36个随机相机视点下渲染出三维服装的RGB投影图。（2）数据处理：应用Canny算子和随机遮挡算法合成破损草图。提取特征向量F_repair = Encoder_repair(Broken_sketch)，其中F_repair表示破损草图特征，Encoder_repair表示编码器，Broken_sketch表示破损草图。（3）三维生成：使用特征向量生成完整的三维物体模型，公式为Repaired_3D_model = Generator_repair(F_repair)，其中Repaired_3D_model表示生成的完整三维物体模型，Generator_repair为修复生成模型。最后使用平均倒角距离和平均IoU评估整体生成模型的质量。

搜集汇总

数据集介绍

特点

该数据集包含7301条破损草图及其对应的三维模型数据，用于训练深度生成模型以从破损草图中生成完整的三维物体模型，适用于计算机图形学和3D打印领域。