BSP-Net: Generating Compact Meshes via Binary Space Partitioning

We present BSP-Net, a network that generates compact meshes via binary space partitioning.
Our generated meshes are low-poly and guaranteed to be watertight.
The edges can reproduce sharp details, yet can still approximate curved boundaries.

* github
* paper
* project page
#furniture_reconstruction #3d

Посмотрела немного рекламный саммит Unity по AI. Главные векторы были обозначены такие:
1. Генерация синтетических данных с помощью фотореалистичного рендера. Здесь у меня возникает много вопросов, один из них — откуда брать 3д модели чтобы эти рендеры получать? Но на этой благодатной почве уже взошли стартапы. Кажется, что это имеет много смысла для генерации 3д данных, с 2д я думаю лучше ганы справятся в большинстве кейсов, 🤷🏻‍♀️ но я могу ошибаться. Cегментация облаков точек, симуляция данных с лидаров, а также depth estimation были среди показанных примеров.
2. Reinforcement learning.
Unity это изначально игровой движок, поэтому грех не лезть в RL и в создание окружений для ml-агентов. Проект ml-agents уже не первый год в разработке и ориентирован как на rl-рисечеров, так и на разработчиков игр, готовых добавить умных npc.
В тему развития npc также можно упомянуть о желании разработчиков юнити прикрутить последние наработки из nlp к генерации диалогов. Кроме прочего,
3. Robotic simulations.