Fugu-MT 論文翻訳(概要): PAUL: Procrustean Autoencoder for Unsupervised Lifting

論文の概要: PAUL: Procrustean Autoencoder for Unsupervised Lifting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16773v1
Date: Wed, 31 Mar 2021 02:31:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-01 14:35:54.435324
Title: PAUL: Procrustean Autoencoder for Unsupervised Lifting
Title（参考訳）: PAUL:教師なしリフティングのためのプロクラステアオートエンコーダ
Authors: Chaoyang Wang and Simon Lucey
Abstract要約: 我々は、NRSfMとして明示的に使用される3Dディープオートエンコーダフレームワークを提唱する。我々は、Deep NRSfMやC3PDOといった最近のイノベーションと比較して、数多くのベンチマークで最先端のパフォーマンスを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 41.60389133109345
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent success in casting Non-rigid Structure from Motion (NRSfM) as an unsupervised deep learning problem has raised fundamental questions about what novelty in NRSfM prior could the deep learning offer. In this paper we advocate for a 3D deep auto-encoder framework to be used explicitly as the NRSfM prior. The framework is unique as: (i) it learns the 3D auto-encoder weights solely from 2D projected measurements, and (ii) it is Procrustean in that it jointly resolves the unknown rigid pose for each shape instance. We refer to this architecture as a Procustean Autoencoder for Unsupervised Lifting (PAUL), and demonstrate state-of-the-art performance across a number of benchmarks in comparison to recent innovations such as Deep NRSfM and C3PDO.
Abstract（参考訳）: 教師なし深層学習問題としてのnrsfm(non-rigid structure from motion)のキャスティングの成功は、nrsfmに先立つ深層学習のノベルティに関する根本的な疑問を提起している。本稿では,従来のNRSfMとして明示的に使用される3次元ディープオートエンコーダフレームワークを提案する。 i) 2次元の投影された測定からのみ3次元の自動エンコーダの重みを学習し、(ii)各形状のインスタンスに対して未知の定型的なポーズを共同で解決するという点で、精巧である。我々は,このアーキテクチャをPAUL(Procustean Autoencoder for Unsupervised Lifting)と呼び,Deep NRSfMやC3PDOといった最近のイノベーションと比較して,多数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを示す。

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