論文の概要: Deep Mesh Prior: Unsupervised Mesh Restoration using Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02909v1
• Date: Fri, 2 Jul 2021 07:21:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-11 11:36:22.275342
• Title: Deep Mesh Prior: Unsupervised Mesh Restoration using Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: Deep Mesh Prior: グラフ畳み込みネットワークを用いた教師なしメッシュ復元
• Authors: Shota Hattori, Tatsuya Yatagawa, Yutaka Ohtake, Hiromasa Suzuki
• Abstract要約: 本稿では,メッシュ上のグラフ畳み込みネットワークを提案し,自己相似性を学習する。 ネットワークは入力データとして1つの不完全なメッシュを取り、再構成されたメッシュを直接出力する。 我々の教師なし手法は大規模データセットを用いた最先端手法と同等かそれ以上に機能することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses mesh restoration problems, i.e., denoising and completion, by learning self-similarity in an unsupervised manner. For this purpose, the proposed method, which we refer to as Deep Mesh Prior, uses a graph convolutional network on meshes to learn the self-similarity. The network takes a single incomplete mesh as input data and directly outputs the reconstructed mesh without being trained using large-scale datasets. Our method does not use any intermediate representations such as an implicit field because the whole process works on a mesh. We demonstrate that our unsupervised method performs equally well or even better than the state-of-the-art methods using large-scale datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教師なしの方法で自己相似性を学習することで,メッシュ復元問題,すなわち分節化と完了に対処する。 そこで,本提案手法では,メッシュ上のグラフ畳み込みネットワークを用いて自己相似性を学習する。 ネットワークは入力データとして単一の不完全なメッシュを取り、大規模なデータセットを使用してトレーニングされることなく、再構築されたメッシュを直接出力する。 本手法では,プロセス全体がメッシュで動作するため,暗黙のフィールドなどの中間表現は使用しない。 我々の教師なし手法は大規模データセットを用いた最先端手法と同等かそれ以上に機能することを示した。

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