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。
関連論文リスト
- FILP-3D: Enhancing 3D Few-shot Class-incremental Learning with
Pre-trained Vision-Language Models [62.663113296987085]
クラス増分学習(class-incremental learning)は、モデルが限られたデータに基づいて漸進的にトレーニングされている場合、破滅的な忘れの問題を軽減することを目的としている。
冗長特徴除去器(RFE)と空間ノイズ補償器(SNC)の2つの新しいコンポーネントを紹介する。
既存の3次元データセットの不均衡を考慮し、3次元FSCILモデルのより微妙な評価を提供する新しい評価指標を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T14:52:07Z) - 3D Adversarial Augmentations for Robust Out-of-Domain Predictions [115.74319739738571]
ドメイン外データへの一般化の改善に注力する。
対象を逆向きに変形させるベクトルの集合を学習する。
本研究では,学習したサンプル非依存ベクトルをモデルトレーニング時に利用可能なオブジェクトに適用することにより,対数拡大を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-29T17:58:55Z) - Self-supervised Learning of Rotation-invariant 3D Point Set Features
using Transformer and its Self-distillation [6.309631397879698]
本稿では,オブジェクトレベルでの高精度かつ回転不変な3次元点集合特徴を取得するための,自己教師付き学習フレームワークを提案する。
トークンを改良し,それを3次元点集合ごとに表現的回転不変の特徴に集約するために,自己認識機構を用いる。
提案アルゴリズムは,既存のアルゴリズムよりも高精度な回転不変の3次元点集合特徴を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-09T06:03:07Z) - Geometry-Contrastive Transformer for Generalized 3D Pose Transfer [95.56457218144983]
この研究の直感は、与えられたメッシュ間の幾何学的不整合を強力な自己認識機構で知覚することである。
本研究では,グローバルな幾何学的不整合に対する3次元構造的知覚能力を有する新しい幾何学コントラスト変換器を提案する。
本稿では, クロスデータセット3次元ポーズ伝達タスクのための半合成データセットとともに, 潜時等尺正則化モジュールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-14T13:14:24Z) - Gram Regularization for Multi-view 3D Shape Retrieval [3.655021726150368]
本稿では,グラム正規化という新しい正規化用語を提案する。
重みカーネル間の分散を強要することにより、正規化器は識別的特徴を抽出するのに役立つ。
提案したグラム正規化はデータ独立であり、ベルやホイッスルを使わずに安定かつ迅速に収束することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-16T05:37:24Z) - Procrustean Regression Networks: Learning 3D Structure of Non-Rigid
Objects from 2D Annotations [42.476537776831314]
非剛体物体の3次元情報を学習できるニューラルネットワークの学習フレームワークを提案する。
提案手法は,Human 3.6M,300-VW,SURREALデータセット上での最先端手法よりも優れた再構成性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-21T17:29:20Z) - Info3D: Representation Learning on 3D Objects using Mutual Information
Maximization and Contrastive Learning [8.448611728105513]
本稿では,3次元形状に関するInfoMaxと対照的な学習原理を拡張することを提案する。
我々は3Dオブジェクトとその「チャンク」間の相互情報を最大化して、整列したデータセットにおける表現を改善することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-04T00:30:26Z) - Learning Local Neighboring Structure for Robust 3D Shape Representation [143.15904669246697]
3Dメッシュの表現学習は多くのコンピュータビジョンやグラフィックスアプリケーションにおいて重要である。
局所構造認識型異方性畳み込み操作(LSA-Conv)を提案する。
本モデルでは,3次元形状復元において最先端の手法に比べて顕著な改善が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-21T13:40:03Z) - Exemplar Fine-Tuning for 3D Human Model Fitting Towards In-the-Wild 3D
Human Pose Estimation [107.07047303858664]
3次元の地平線アノテーションを持つ大規模な人的データセットは、野生では入手が困難である。
既存の2Dデータセットを高品質な3Dポーズマッチングで拡張することで、この問題に対処する。
結果として得られるアノテーションは、3Dのプロシージャネットワークをスクラッチからトレーニングするのに十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-07T20:21:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。