論文の概要: Deep Manifold Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04242v1
• Date: Wed, 8 Apr 2020 20:47:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 09:39:50.844697
• Title: Deep Manifold Prior
• Title（参考訳）: 前身深部多様体
• Authors: Matheus Gadelha, Rui Wang, Subhransu Maji
• Abstract要約: 本稿では,3次元形状の表面などの多様体構造データに先行する手法を提案する。 この方法で生成された曲面は滑らかであり、ガウス過程を特徴とする制限的な挙動を示し、完全連結および畳み込みネットワークに対して数学的にそのような特性を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.725563645899584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a prior for manifold structured data, such as surfaces of 3D shapes, where deep neural networks are adopted to reconstruct a target shape using gradient descent starting from a random initialization. We show that surfaces generated this way are smooth, with limiting behavior characterized by Gaussian processes, and we mathematically derive such properties for fully-connected as well as convolutional networks. We demonstrate our method in a variety of manifold reconstruction applications, such as point cloud denoising and interpolation, achieving considerably better results against competitive baselines while requiring no training data. We also show that when training data is available, our method allows developing alternate parametrizations of surfaces under the framework of AtlasNet, leading to a compact network architecture and better reconstruction results on standard image to shape reconstruction benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダム初期化を起点とした勾配降下を用いて,深層ニューラルネットワークを用いて目標形状を再構成する3次元形状表面などの多様体構造データに対する前置法を提案する。 この方法で生成された曲面は滑らかであり、ガウス過程を特徴とする制限挙動を持ち、完全連結および畳み込みネットワークに対して数学的にそのような特性を導出する。 提案手法は, 点雲の分解や補間など, 様々な多様体再構成アプリケーションにおいて, トレーニングデータを必要としない競争ベースラインに対して, かなり優れた結果が得られることを示す。 また,データをトレーニングする場合,atlasnet の枠組みの下で表面のパラメトリゼーションを交互に行うことが可能となり,ネットワークアーキテクチャがコンパクトになり,標準画像の再構成結果が向上し,コンストラクションベンチマークを形成できることを示した。

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