論文の概要: DeepTracking-Net: 3D Tracking with Unsupervised Learning of Continuous Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13848v1
• Date: Wed, 24 Jun 2020 16:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 12:58:30.161114
• Title: DeepTracking-Net: 3D Tracking with Unsupervised Learning of Continuous Flow
• Title（参考訳）: deeptracking-net: 連続流れの教師なし学習による3次元トラッキング
• Authors: Shuaihang Yuan, Xiang Li, Yi Fang
• Abstract要約: 本論文は3次元追跡の問題,すなわち時間変化の連続した3次元形状における密度の高い対応を見つけることを扱う。 本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)を補助機能として利用するDeepTracking-Netという、教師なし3次元形状のフレームワークを提案する。 さらに,SynMotionsと呼ばれる新しい合成3Dデータを3D追跡・認識コミュニティに準備する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.690471276907445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper deals with the problem of 3D tracking, i.e., to find dense correspondences in a sequence of time-varying 3D shapes. Despite deep learning approaches have achieved promising performance for pairwise dense 3D shapes matching, it is a great challenge to generalize those approaches for the tracking of 3D time-varying geometries. In this paper, we aim at handling the problem of 3D tracking, which provides the tracking of the consecutive frames of 3D shapes. We propose a novel unsupervised 3D shape registration framework named DeepTracking-Net, which uses the deep neural networks (DNNs) as auxiliary functions to produce spatially and temporally continuous displacement fields for 3D tracking of objects in a temporal order. Our key novelty is that we present a novel temporal-aware correspondence descriptor (TCD) that captures spatio-temporal essence from consecutive 3D point cloud frames. Specifically, our DeepTracking-Net starts with optimizing a randomly initialized latent TCD. The TCD is then decoded to regress a continuous flow (i.e. a displacement vector field) which assigns a motion vector to every point of time-varying 3D shapes. Our DeepTracking-Net jointly optimizes TCDs and DNNs' weights towards the minimization of an unsupervised alignment loss. Experiments on both simulated and real data sets demonstrate that our unsupervised DeepTracking-Net outperforms the current supervised state-of-the-art method. In addition, we prepare a new synthetic 3D data, named SynMotions, to the 3D tracking and recognition community.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元形状の時系列における密接な対応を求める3次元追跡の問題を扱う。 深層学習手法は, 対方向の高密度な3次元形状マッチングにおいて有望な性能を達成しているが, 3次元時間変化測度追跡においてそれらの手法を一般化することは大きな課題である。 本稿では,3次元形状の連続フレームを追跡する3次元追跡の問題に対処することを目的としている。 本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)を補助関数として用いて、時間順に物体の3次元追跡のための空間的かつ時間的に連続的な変位場を生成する、DeepTracking-Netという新しい教師なし3次元形状登録フレームワークを提案する。 我々は,連続する3次元点雲フレームから時空間的本質を捉えた新しい時空間対応記述子(tcd)を提案する。 具体的には、DeepTracking-Netはランダムに初期化された潜在TDを最適化することから始まります。 その後、TCDを復号して連続流(すなわち変位ベクトル場)を回帰し、時間変化した3次元形状のすべての点に運動ベクトルを割り当てる。 我々のDeepTracking-Netは、教師なしアライメント損失の最小化に向けて、TDとDNNの重みを共同で最適化する。 シミュレーションと実データの両方の実験では、教師なしのDeepTracking-Netが現在の教師付き最先端手法よりも優れていることが示されています。 さらに,synmotionsと呼ばれる新しい合成3dデータを作成し,3dトラッキングと認識コミュニティに提供した。

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