論文の概要: Analytic Marching: An Analytic Meshing Solution from Deep Implicit Surface Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06597v1
• Date: Sun, 16 Feb 2020 15:36:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-31 18:15:10.386439
• Title: Analytic Marching: An Analytic Meshing Solution from Deep Implicit Surface Networks
• Title（参考訳）: 解析的マーチング:深部暗黙的表面ネットワークによる解析的メッシュ化ソリューション
• Authors: Jiabao Lei and Kui Jia
• Abstract要約: 深層学習表面再構成の新たな分野における暗黙の関数による表面メッシュの学習問題について検討する。 学習した暗黙関数からメッシュ化を実現するため、既存の手法ではマーチングキューブのデファクト標準アルゴリズムを採用している。 そこで本研究では,解析セル間で並列化可能な解析マーチングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.53235997155387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies a problem of learning surface mesh via implicit functions in an emerging field of deep learning surface reconstruction, where implicit functions are popularly implemented as multi-layer perceptrons (MLPs) with rectified linear units (ReLU). To achieve meshing from learned implicit functions, existing methods adopt the de-facto standard algorithm of marching cubes; while promising, they suffer from loss of precision learned in the MLPs, due to the discretization nature of marching cubes. Motivated by the knowledge that a ReLU based MLP partitions its input space into a number of linear regions, we identify from these regions analytic cells and analytic faces that are associated with zero-level isosurface of the implicit function, and characterize the theoretical conditions under which the identified analytic faces are guaranteed to connect and form a closed, piecewise planar surface. Based on our theorem, we propose a naturally parallelizable algorithm of analytic marching, which marches among analytic cells to exactly recover the mesh captured by a learned MLP. Experiments on deep learning mesh reconstruction verify the advantages of our algorithm over existing ones.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多層パーセプトロン (MLP) として正規化線形単位 (ReLU) を用いて暗黙関数を実装した深層学習表面再構成における暗黙関数による表面メッシュの学習問題について考察する。 学習された暗黙関数からのメッシュ化を実現するために、既存の手法ではマーチングキューブのデファクト標準アルゴリズムを採用している。 reluベースのmlpが入力空間を多くの線形領域に分割するという知識に動機づけられ、これらの領域から解析セルと解析面が暗黙関数のゼロレベル等面に関連付けられ、特定された解析面が連結され、平面面を形成することが保証される理論的条件を特徴付ける。 本定理に基づき,解析セル間で並列化可能な解析マーチングアルゴリズムを提案し,学習したMLPが捉えたメッシュを正確に復元する。 ディープラーニングメッシュ再構築の実験は、既存のものよりもアルゴリズムの利点を検証する。

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