論文の概要: KeypointDeformer: Unsupervised 3D Keypoint Discovery for Shape Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11224v1
• Date: Thu, 22 Apr 2021 17:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 14:51:29.541559
• Title: KeypointDeformer: Unsupervised 3D Keypoint Discovery for Shape Control
• Title（参考訳）: KeypointDeformer: 形状制御のための教師なし3次元キーポイント発見
• Authors: Tomas Jakab, Richard Tucker, Ameesh Makadia, Jiajun Wu, Noah Snavely, Angjoo Kanazawa
• Abstract要約: keypointdeformerは、自動検出された3dキーポイントによる形状制御の教師なし方式である。 本手法は, 直観的かつ意味論的に形状変形の制御を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.46042014759671
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce KeypointDeformer, a novel unsupervised method for shape control through automatically discovered 3D keypoints. We cast this as the problem of aligning a source 3D object to a target 3D object from the same object category. Our method analyzes the difference between the shapes of the two objects by comparing their latent representations. This latent representation is in the form of 3D keypoints that are learned in an unsupervised way. The difference between the 3D keypoints of the source and the target objects then informs the shape deformation algorithm that deforms the source object into the target object. The whole model is learned end-to-end and simultaneously discovers 3D keypoints while learning to use them for deforming object shapes. Our approach produces intuitive and semantically consistent control of shape deformations. Moreover, our discovered 3D keypoints are consistent across object category instances despite large shape variations. As our method is unsupervised, it can be readily deployed to new object categories without requiring annotations for 3D keypoints and deformations.
• Abstract（参考訳）: 自動検出された3次元キーポイントによる形状制御のための新しい教師なし手法であるKeypointDeformerを紹介する。 我々はこれを、同じオブジェクトカテゴリからターゲット3Dオブジェクトにソース3Dオブジェクトをアライメントする問題として捉えた。 本手法は2つの物体の形状の違いを潜在表現の比較により解析する。 この潜在表現は教師なしの方法で学習される3dキーポイントの形式である。 ソースとターゲットオブジェクトの3Dキーポイントの違いは、ソースオブジェクトをターゲットオブジェクトに変形させる形状変形アルゴリズムに通知する。 モデル全体がエンドツーエンドで学習され、3dキーポイントを同時に発見し、オブジェクトの形状を変形するためにそれらを使用するように学習する。 本手法は, 直観的かつ意味論的に形状変形の制御を行う。 さらに,3次元キーポイントは形状変化が大きいにもかかわらず,オブジェクトカテゴリインスタンス間で一致している。 我々の手法は教師なしであるため、3Dキーポイントや変形のアノテーションを必要とせずに、新しいオブジェクトカテゴリに簡単にデプロイできる。

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