論文の概要: Deep Active Surface Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08826v5
• Date: Mon, 7 Jun 2021 22:19:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 16:29:37.415556
• Title: Deep Active Surface Models
• Title（参考訳）: 深部アクティブサーフェスモデル
• Authors: Udaranga Wickramasinghe and Graham Knott and Pascal Fua
• Abstract要約: アクティブサーフェスモデルは複雑な3次元表面をモデル化するのに有用な長い歴史を持っているが、ディープネットワークと組み合わせて使用されるのはアクティブ・コンターのみである。 グラフ畳み込みネットワークにシームレスに統合して、洗練された滑らかさを強制できるレイヤを導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.027353171412216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active Surface Models have a long history of being useful to model complex 3D surfaces but only Active Contours have been used in conjunction with deep networks, and then only to produce the data term as well as meta-parameter maps controlling them. In this paper, we advocate a much tighter integration. We introduce layers that implement them that can be integrated seamlessly into Graph Convolutional Networks to enforce sophisticated smoothness priors at an acceptable computational cost. We will show that the resulting Deep Active Surface Models outperform equivalent architectures that use traditional regularization loss terms to impose smoothness priors for 3D surface reconstruction from 2D images and for 3D volume segmentation.
• Abstract（参考訳）: アクティブサーフェスモデルは複雑な3d表面のモデル化に長い歴史を持つが、ディープネットワークと連動してアクティブな輪郭のみを使用し、データ項の生成とメタパラメータマップの制御にしか使われていない。 本稿では,より緊密な統合を提唱する。 我々は,グラフ畳み込みネットワークにシームレスに統合可能な層を実装し,許容可能な計算コストで洗練された滑らかさを事前に強制する。 得られたDeep Active Surface Modelsは、従来の正規化損失項を用いて2次元画像と3次元ボリュームセグメンテーションから3次元表面再構成を円滑に行うような等価なアーキテクチャよりも優れていることを示す。

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