論文の概要: Adjoint Rigid Transform Network: Task-conditioned Alignment of 3D Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01161v3
• Date: Fri, 27 Oct 2023 12:10:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 19:04:10.392526
• Title: Adjoint Rigid Transform Network: Task-conditioned Alignment of 3D Shapes
• Title（参考訳）: 隣接剛性変換ネットワーク : 3次元形状のタスク条件アライメント
• Authors: Keyang Zhou, Bharat Lal Bhatnagar, Bernt Schiele, Gerard Pons-Moll
• Abstract要約: Adjoint Rigid Transform (ART) Networkは、さまざまな3Dネットワークと統合可能なニューラルネットワークモジュールである。 ARTは入力の形状を学習した標準方向に回転させることを学び、多くのタスクに欠かせない。 さらなる研究のために、コードと事前訓練されたモデルをリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.2129580231191
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most learning methods for 3D data (point clouds, meshes) suffer significant performance drops when the data is not carefully aligned to a canonical orientation. Aligning real world 3D data collected from different sources is non-trivial and requires manual intervention. In this paper, we propose the Adjoint Rigid Transform (ART) Network, a neural module which can be integrated with a variety of 3D networks to significantly boost their performance. ART learns to rotate input shapes to a learned canonical orientation, which is crucial for a lot of tasks such as shape reconstruction, interpolation, non-rigid registration, and latent disentanglement. ART achieves this with self-supervision and a rotation equivariance constraint on predicted rotations. The remarkable result is that with only self-supervision, ART facilitates learning a unique canonical orientation for both rigid and nonrigid shapes, which leads to a notable boost in performance of aforementioned tasks. We will release our code and pre-trained models for further research.
• Abstract（参考訳）: 3Dデータ(ポイントクラウド、メッシュ)のほとんどの学習方法は、データが標準向きに慎重に整列されていない場合に、大幅なパフォーマンス低下を被る。 異なるソースから収集された現実世界の3Dデータを調整することは簡単ではなく、手動で介入する必要がある。 本稿では,様々な3Dネットワークと統合し,その性能を大幅に向上させるニューラルネットワークモジュールであるAdjoint Rigid Transform (ART) Networkを提案する。 ARTは入力の形状を学習された正準方向へと回転させることを学び、形状再構成、補間、非剛性登録、潜時乱れといった多くのタスクに不可欠である。 ARTは、予測された回転に対する自己スーパービジョンと回転同値制約によってこれを達成している。 注目すべき結果は、自己スーパービジョンだけで、アートは剛体型と非剛体型の両方のユニークな正準指向を学習し、前述のタスクのパフォーマンスを著しく向上させることである。 さらなる研究のために、コードと事前学習したモデルをリリースします。

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