論文の概要: DiffusionNet: Discretization Agnostic Learning on Surfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00888v2
• Date: Wed, 5 May 2021 19:28:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-30 19:54:41.701987
• Title: DiffusionNet: Discretization Agnostic Learning on Surfaces
• Title（参考訳）: diffusionnet: 表面上の離散化非依存学習
• Authors: Nicholas Sharp, Souhaib Attaiki, Keenan Crane, Maks Ovsjanikov
• Abstract要約: 本研究では,空間コミュニケーションにおいて単純な拡散層が極めて有効であるという知見に基づいて,三次元表面の深層学習に新たなアプローチを導入する。 結果として得られるネットワークは、表面の様々なサンプリングと解像度を自動的に一般化する。 主に三角形メッシュ表面に注目し, 表面分類, セグメンテーション, 非剛性対応など, 様々なタスクの最先端結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.658589779470454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new approach to deep learning on 3D surfaces, based on the insight that a simple diffusion layer is highly effective for spatial communication. The resulting networks automatically generalize across different samplings and resolutions of a surface -- a basic property which is crucial for practical applications. Our networks can be discretized on various geometric representations such as triangle meshes or point clouds, and can even be trained on one representation then applied to another. We optimize the spatial support of diffusion as a continuous network parameter ranging from purely local to totally global, removing the burden of manually choosing neighborhood sizes. The only other ingredients in the method are a multi-layer perceptron applied independently at each point, and spatial gradient features to support directional filters. The resulting networks are simple, robust, and efficient. Here, we focus primarily on triangle mesh surfaces, and demonstrate state-of-the-art results for a variety of tasks including surface classification, segmentation, and non-rigid correspondence.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,簡易拡散層が空間コミュニケーションに非常に有効であるという知見に基づいて,3次元表面の深層学習への新たなアプローチを提案する。 結果として得られるネットワークは、表面の様々なサンプリングと解像度を自動的に一般化する。 我々のネットワークは三角形メッシュや点雲などの様々な幾何学的表現で識別することができ、ある表現でトレーニングして、別の表現に適用することもできる。 本研究では,局所的から全グローバル的までの連続的ネットワークパラメータとして拡散の空間的サポートを最適化し,手動で近傍サイズを選択するという負担を取り除く。 この方法の他の成分は、各点に独立に適用される多層パーセプトロンと、指向性フィルタをサポートする空間勾配特徴のみである。 その結果得られるネットワークはシンプルで堅牢で効率的です。 ここでは,主に三角形メッシュ表面に注目し,表面分類,セグメンテーション,非剛性対応など,さまざまなタスクの最先端結果を示す。

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