論文の概要: Multimodal Shape Completion via Conditional Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07717v3
• Date: Wed, 8 Jul 2020 13:38:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 21:30:43.979631
• Title: Multimodal Shape Completion via Conditional Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 条件付き生成逆ネットワークによるマルチモーダル形状補完
• Authors: Rundi Wu, Xuelin Chen, Yixin Zhuang, Baoquan Chen
• Abstract要約: 形状取得装置から部分的データを取得するための深層学習法が提案されている。 我々は,一対多のマッピングを学習することで,複数の出力で部分的な形状を完成させようとする。 我々は条件付き生成モデルを用いて部分的な形状を完遂する最初のマルチモーダル形状補完法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.51271516263473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Several deep learning methods have been proposed for completing partial data from shape acquisition setups, i.e., filling the regions that were missing in the shape. These methods, however, only complete the partial shape with a single output, ignoring the ambiguity when reasoning the missing geometry. Hence, we pose a multi-modal shape completion problem, in which we seek to complete the partial shape with multiple outputs by learning a one-to-many mapping. We develop the first multimodal shape completion method that completes the partial shape via conditional generative modeling, without requiring paired training data. Our approach distills the ambiguity by conditioning the completion on a learned multimodal distribution of possible results. We extensively evaluate the approach on several datasets that contain varying forms of shape incompleteness, and compare among several baseline methods and variants of our methods qualitatively and quantitatively, demonstrating the merit of our method in completing partial shapes with both diversity and quality.
• Abstract（参考訳）: 形状取得装置からの部分的データ、すなわち形状に欠ける領域を埋めるために、いくつかの深層学習法が提案されている。 しかし、これらの手法は1つの出力で部分的な形状を完遂するだけで、欠落した幾何を推論するあいまいさを無視している。 したがって,多モード形状完備化問題として,一対多写像を学習することで,複数の出力で部分形状を完備化しようとする。 条件付き学習データを必要としない条件付き生成モデルにより部分的な形状を完遂する最初のマルチモーダル形状補完法を開発した。 提案手法は,学習結果のマルチモーダル分布の完備化を条件に,あいまいさを抽出する。 様々な形状の不完全性を含む複数のデータセットに対するアプローチを広範に評価し,本手法の基本的な方法と変種を比較し,多様性と品質の両面で部分的な形状を完遂する上での手法のメリットを実証した。

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