論文の概要: Go with the Flows: Mixtures of Normalizing Flows for Point Cloud Generation and Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03135v1
• Date: Sun, 6 Jun 2021 14:25:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:05:52.740551
• Title: Go with the Flows: Mixtures of Normalizing Flows for Point Cloud Generation and Reconstruction
• Title（参考訳）: Go with the Flows: 点雲生成と再構成のための正規化フローの混合
• Authors: Janis Postels, Mengya Liu, Riccardo Spezialetti, Luc Van Gool, Federico Tombari
• Abstract要約: 正規化フロー(NF)は、3Dポイントクラウドのモデリングにおける最先端のパフォーマンスを示している。 この研究は、点雲にNFの混合物を適用することで、それらの表現力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.38585659305325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently normalizing flows (NFs) have demonstrated state-of-the-art performance on modeling 3D point clouds while allowing sampling with arbitrary resolution at inference time. However, these flow-based models still require long training times and large models for representing complicated geometries. This work enhances their representational power by applying mixtures of NFs to point clouds. We show that in this more general framework each component learns to specialize in a particular subregion of an object in a completely unsupervised fashion. By instantiating each mixture component with a comparatively small NF we generate point clouds with improved details compared to single-flow-based models while using fewer parameters and considerably reducing the inference runtime. We further demonstrate that by adding data augmentation, individual mixture components can learn to specialize in a semantically meaningful manner. We evaluate mixtures of NFs on generation, autoencoding and single-view reconstruction based on the ShapeNet dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年の正規化フロー (NFs) は3次元点雲のモデリングにおける最先端の性能を示し, 推論時に任意の解像度のサンプリングが可能となった。 しかし、これらのフローベースモデルは、複雑なジオメトリを表現するために長いトレーニング時間と大きなモデルを必要とする。 この研究は、点雲にNFの混合物を適用することで、それらの表現力を高める。 このより一般的なフレームワークでは、各コンポーネントは、完全に教師なしの方法でオブジェクトの特定のサブリージョンを専門化する。 各混合成分を比較的小さなNFでインスタンス化することにより、パラメータが少なく、推論ランタイムを大幅に削減しながら、単一フローモデルと比較して細部の改善された点雲を生成する。 さらに、データ拡張を追加することで、個々の混合コンポーネントが意味論的に意味のある方法で専門化できることを実証する。 shapenetデータセットに基づいて,生成,自動エンコーディング,単一ビュー再構成におけるnfsの混合物を評価する。

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