論文の概要: Deep Geometric Functional Maps: Robust Feature Learning for Shape Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.14286v1
• Date: Tue, 31 Mar 2020 15:20:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 00:22:39.481001
• Title: Deep Geometric Functional Maps: Robust Feature Learning for Shape Correspondence
• Title（参考訳）: 深層幾何関数マップ : 形状対応のためのロバスト特徴学習
• Authors: Nicolas Donati and Abhishek Sharma and Maks Ovsjanikov
• Abstract要約: 非剛体3次元形状間の対応性を計算するための新しい学習手法を提案する。 提案手法の鍵となるのは, 生形状から直接学習する特徴抽出ネットワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.840880075039944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel learning-based approach for computing correspondences between non-rigid 3D shapes. Unlike previous methods that either require extensive training data or operate on handcrafted input descriptors and thus generalize poorly across diverse datasets, our approach is both accurate and robust to changes in shape structure. Key to our method is a feature-extraction network that learns directly from raw shape geometry, combined with a novel regularized map extraction layer and loss, based on the functional map representation. We demonstrate through extensive experiments in challenging shape matching scenarios that our method can learn from less training data than existing supervised approaches and generalizes significantly better than current descriptor-based learning methods. Our source code is available at: https://github.com/LIX-shape-analysis/GeomFmaps.
• Abstract（参考訳）: 非剛体3次元形状間の対応性を計算するための新しい学習手法を提案する。 広範なトレーニングデータを必要とする従来の手法と異なり、手作りの入力記述子で操作する手法は多様なデータセットに分散しにくいが、我々の手法は形状の変化に対して正確かつ堅牢である。 本手法の鍵は,生の形状から直接学習する特徴抽出ネットワークと,機能的地図表現に基づく新たな正規化地図抽出層と損失を組み合わせることである。 我々は,既存の教師付きアプローチよりも少ないトレーニングデータから学習できるような,形状マッチングシナリオに対する広範囲な実験を行い,現在の記述子ベースの学習方法よりもはるかに優れていることを実証する。 私たちのソースコードは、https://github.com/lix-shape- analysis/geomfmapsで利用可能です。

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