論文の概要: Unsupervised Shape Completion via Deep Prior in the Neural Tangent Kernel Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09023v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 02:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:39:26.628978
• Title: Unsupervised Shape Completion via Deep Prior in the Neural Tangent Kernel Perspective
• Title（参考訳）: ニューラル・タンジェント・カーネル・パースペクティブにおける深部前処理による非教師なし形状補完
• Authors: Lei Chu, Hao Pan, Wenping Wang
• Abstract要約: 深層ニューラルネットワークを用いて不完全なスキャンデータから3次元形状の完成と再構成を行う新しい手法を提案する。 監視された完了タスクでトレーニングされ、テスト形状に適用される代わりに、ネットワークは単一のテスト形状でスクラッチから最適化される。 訓練されていないニューラルネットワークによって欠落したデータを完遂する能力は、通常、deep priorと呼ばれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.39169145231995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel approach for completing and reconstructing 3D shapes from incomplete scanned data by using deep neural networks. Rather than being trained on supervised completion tasks and applied on a testing shape, the network is optimized from scratch on the single testing shape, to fully adapt to the shape and complete the missing data using contextual guidance from the known regions. The ability to complete missing data by an untrained neural network is usually referred to as the deep prior. In this paper, we interpret the deep prior from a neural tangent kernel (NTK) perspective and show that the completed shape patches by the trained CNN are naturally similar to existing patches, as they are proximate in the kernel feature space induced by NTK. The interpretation allows us to design more efficient network structures and learning mechanisms for the shape completion and reconstruction task. Being more aware of structural regularities than both traditional and other unsupervised learning-based reconstruction methods, our approach completes large missing regions with plausible shapes and complements supervised learning-based methods that use database priors by requiring no extra training data set and showing flexible adaptation to a particular shape instance.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークを用いて不完全なスキャンデータから3次元形状の完成と再構成を行う新しい手法を提案する。 教師付き完了タスクでトレーニングされ、テスト形状に適用される代わりに、ネットワークは単一のテスト形状をゼロから最適化し、その形状に完全に適応し、既知の領域からのコンテキストガイダンスを使用して欠落したデータを完成させる。 訓練されていないニューラルネットワークによって欠落したデータを完遂する能力は、通常、deep priorと呼ばれる。 本稿では,神経接核(ntk)の観点からの深部前処理を解釈し,訓練されたcnnによる形状パッチが,ntkによって誘導される核特徴空間において近在であるため,既存のパッチと自然に類似していることを示す。 この解釈により、より効率的なネットワーク構造と学習機構を設計し、形状の完成と復元を行うことができる。 従来型および他の教師なし学習に基づく再構築法よりも構造的規則性に気付いており,そのアプローチでは,十分な形状を持つ大きな欠落領域を完備し,追加のトレーニングデータセットを必要とせず,特定の形状インスタンスに柔軟な適応を示すことにより,データベースを優先的に使用する教師あり学習ベースの手法を補完する。

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