論文の概要: DiGS : Divergence guided shape implicit neural representation for unoriented point clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10811v3
• Date: Wed, 17 May 2023 07:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 21:23:40.885521
• Title: DiGS : Divergence guided shape implicit neural representation for unoriented point clouds
• Title（参考訳）: DiGS : 無向点雲に対する拡散誘導形暗黙的ニューラル表現
• Authors: Yizhak Ben-Shabat, Chamin Hewa Koneputugodage, Stephen Gould
• Abstract要約: 形状暗黙的神経表現(INR)は近年,形状解析や再構成作業に有効であることが示されている。 本稿では,通常のベクトルを入力として必要としない分岐ガイド型形状表現学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.60407995156801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shape implicit neural representations (INRs) have recently shown to be effective in shape analysis and reconstruction tasks. Existing INRs require point coordinates to learn the implicit level sets of the shape. When a normal vector is available for each point, a higher fidelity representation can be learned, however normal vectors are often not provided as raw data. Furthermore, the method's initialization has been shown to play a crucial role for surface reconstruction. In this paper, we propose a divergence guided shape representation learning approach that does not require normal vectors as input. We show that incorporating a soft constraint on the divergence of the distance function favours smooth solutions that reliably orients gradients to match the unknown normal at each point, in some cases even better than approaches that use ground truth normal vectors directly. Additionally, we introduce a novel geometric initialization method for sinusoidal INRs that further improves convergence to the desired solution. We evaluate the effectiveness of our approach on the task of surface reconstruction and shape space learning and show SOTA performance compared to other unoriented methods. Code and model parameters available at our project page https://chumbyte.github.io/DiGS-Site/.
• Abstract（参考訳）: 形状暗黙的神経表現(INR)は近年,形状解析や再構成作業に有効であることが示されている。 既存のINRは、形状の暗黙のレベルセットを学ぶために点座標を必要とする。 通常のベクトルが各点で利用できる場合、高い忠実度表現が学習できるが、通常のベクトルは生データとして提供されないことが多い。 さらに, この手法の初期化は, 表面再構成に重要な役割を果たすことが示されている。 本稿では,通常のベクトルを入力として必要としない分岐誘導型形状表現学習手法を提案する。 距離関数の発散にソフト制約を組み込むことは、各点における未知の正規に一致する勾配を確実に指向する滑らかな解を好んでおり、場合によっては、基底真理正規ベクトルを直接使用するアプローチよりもさらに優れていることを示す。 さらに, 正弦波INRに対する新しい幾何学的初期化法を導入し, 所望の解への収束をさらに改善する。 表面再構成と形状空間学習の課題に対するアプローチの有効性を評価し,他の非オブジェクト指向手法と比較してSOTA性能を示す。 コードとモデルのパラメータは、プロジェクトページhttps://chumbyte.github.io/digs-site/で利用可能です。

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