論文の概要: Implicit Geometric Regularization for Learning Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10099v2
• Date: Thu, 9 Jul 2020 12:32:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 02:44:05.281631
• Title: Implicit Geometric Regularization for Learning Shapes
• Title（参考訳）: 学習形状に対する暗黙的幾何正規化
• Authors: Amos Gropp, Lior Yariv, Niv Haim, Matan Atzmon, Yaron Lipman
• Abstract要約: 生データから直接高忠実度暗黙的ニューラル表現を計算するための新しいパラダイムを提供する。 提案手法は,従来の手法と比較して,高い精度と忠実度を有する暗黙的ニューラル表現の状態を導出することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.052738965233445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Representing shapes as level sets of neural networks has been recently proved to be useful for different shape analysis and reconstruction tasks. So far, such representations were computed using either: (i) pre-computed implicit shape representations; or (ii) loss functions explicitly defined over the neural level sets. In this paper we offer a new paradigm for computing high fidelity implicit neural representations directly from raw data (i.e., point clouds, with or without normal information). We observe that a rather simple loss function, encouraging the neural network to vanish on the input point cloud and to have a unit norm gradient, possesses an implicit geometric regularization property that favors smooth and natural zero level set surfaces, avoiding bad zero-loss solutions. We provide a theoretical analysis of this property for the linear case, and show that, in practice, our method leads to state of the art implicit neural representations with higher level-of-details and fidelity compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのレベルセットとしての形状を表現することは、様々な形状解析や再構成タスクに有用であることが最近証明されている。 これまでのところ、このような表現はいずれも次のように計算されていた。 (i)事前計算された暗黙の形状表現又は (ii)神経レベル集合上で明示的に定義された損失関数。 本稿では,高忠実度暗黙的ニューラル表現を生データ(点雲,正規情報の有無)から直接計算するための新しいパラダイムを提案する。 我々は、ニューラルネットワークが入力点クラウド上で消滅し、単位ノルム勾配を持つように促す比較的単純な損失関数が、滑らかで自然なゼロレベルセット曲面を好む暗黙の幾何正規化特性を持ち、悪いゼロロス解を避けることを観察する。 線形の場合,この性質を理論的に解析し,本手法が従来の手法と比較して高いレベル・オブ・ディーテールと忠実度を有する暗黙的ニューラル表現の状態を導いたことを示す。

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