論文の概要: Learning Implicit Functions for Topology-Varying Dense 3D Shape Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12320v2
• Date: Mon, 26 Oct 2020 01:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 23:20:27.018592
• Title: Learning Implicit Functions for Topology-Varying Dense 3D Shape Correspondence
• Title（参考訳）: 位相可変3次元形状対応のための学習障害関数
• Authors: Feng Liu and Xiaoming Liu
• Abstract要約: 本研究の目的は, トポロジ変化物体の高密度な3次元形状対応を教師なしで学習することである。 我々の新しい暗黙関数は、各3次元点に対する部分埋め込みベクトルを生成する。 我々は,部分埋め込みから対応する3次元点への逆関数マッピングにより,密度の高い対応性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.93671761497348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of this paper is to learn dense 3D shape correspondence for topology-varying objects in an unsupervised manner. Conventional implicit functions estimate the occupancy of a 3D point given a shape latent code. Instead, our novel implicit function produces a part embedding vector for each 3D point, which is assumed to be similar to its densely corresponded point in another 3D shape of the same object category. Furthermore, we implement dense correspondence through an inverse function mapping from the part embedding to a corresponded 3D point. Both functions are jointly learned with several effective loss functions to realize our assumption, together with the encoder generating the shape latent code. During inference, if a user selects an arbitrary point on the source shape, our algorithm can automatically generate a confidence score indicating whether there is a correspondence on the target shape, as well as the corresponding semantic point if there is one. Such a mechanism inherently benefits man-made objects with different part constitutions. The effectiveness of our approach is demonstrated through unsupervised 3D semantic correspondence and shape segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は, トポロジ変化物体の高密度な3次元形状対応を教師なしで学習することである。 従来の暗黙関数は、3Dポイントの占有度を潜在符号として推定する。 代わりに、我々の新しい暗黙関数は、同じ対象圏の別の3次元形状において、その密に対応付けられた点に類似していると考えられる各3D点に対する部分埋め込みベクトルを生成する。 さらに,組込み部から対応する3次元点への逆関数マッピングにより,密接な対応を実現する。 いずれの関数も、複数の効果的な損失関数を併用して学習し、エンコーダが潜在符号を生成する。 推測中、ユーザがソース形状の任意の点を選択すると、アルゴリズムは、目標形状に対応しているかどうかを示す信頼度スコアと、それに対応する意味点を自動的に生成することができる。 このようなメカニズムは、本質的に異なる構成の人工物に利益をもたらす。 提案手法の有効性は,教師なし3次元意味対応と形状セグメンテーションによって実証される。

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