論文の概要: Domain Disentangled Generative Adversarial Network for Zero-Shot Sketch-Based 3D Shape Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11948v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 08:10:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 16:54:57.350723
• Title: Domain Disentangled Generative Adversarial Network for Zero-Shot Sketch-Based 3D Shape Retrieval
• Title（参考訳）: ゼロショットスケッチに基づく3次元形状検索のための領域ディスタングル生成逆数ネットワーク
• Authors: Rui Xu, Zongyan Han, Le Hui, Jianjun Qian, Jin Xie
• Abstract要約: ゼロショットスケッチに基づく3D検索のための新しい領域非絡み合い生成敵ネットワーク(DD-GAN)を提案する。 まず、スケッチと3D形状の学習特徴を分離して、ドメイン不変の特徴とドメイン固有の特徴を生成します。 そこで我々は,各カテゴリのドメイン固有特徴と整列したドメイン不変特徴とを結合した生成的対向ネットワークを開発した。 本研究では、未確認カテゴリの合成サンプルと実例とを組み合わせて、検索のためにネットワークをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.023198345521006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sketch-based 3D shape retrieval is a challenging task due to the large domain discrepancy between sketches and 3D shapes. Since existing methods are trained and evaluated on the same categories, they cannot effectively recognize the categories that have not been used during training. In this paper, we propose a novel domain disentangled generative adversarial network (DD-GAN) for zero-shot sketch-based 3D retrieval, which can retrieve the unseen categories that are not accessed during training. Specifically, we first generate domain-invariant features and domain-specific features by disentangling the learned features of sketches and 3D shapes, where the domain-invariant features are used to align with the corresponding word embeddings. Then, we develop a generative adversarial network that combines the domainspecific features of the seen categories with the aligned domain-invariant features to synthesize samples, where the synthesized samples of the unseen categories are generated by using the corresponding word embeddings. Finally, we use the synthesized samples of the unseen categories combined with the real samples of the seen categories to train the network for retrieval, so that the unseen categories can be recognized. In order to reduce the domain shift between the synthesized domain and the real domain, we adopt the transductive setting to reduce the gap between the distributions of the synthesized unseen categories and real unseen categories. Extensive experiments on the SHREC'13 and SHREC'14 datasets show that our method significantly improves the retrieval performance of the unseen categories.
• Abstract（参考訳）: スケッチに基づく3次元形状検索は,スケッチと3次元形状の領域差が大きいため,難しい課題である。 既存の手法は同じカテゴリで訓練・評価されているため、トレーニング中に使用されていないカテゴリを効果的に認識することはできない。 本稿では、ゼロショットスケッチに基づく3D検索のための新規なドメイン不整合生成対向ネットワーク(DD-GAN)を提案し、トレーニング中にアクセスできない未知のカテゴリを検索する。 具体的には、まず、スケッチと3次元形状の学習特徴を分離することにより、ドメイン不変の特徴とドメイン固有の特徴を生成し、ドメイン不変の特徴を対応する単語埋め込みと整合させる。 次に,出現するカテゴリのドメイン特有な特徴と整列したドメイン不変特徴を組み合わせた生成的逆ネットワークを開発し,対応する単語埋め込みを用いて未発見のカテゴリの合成サンプルを生成するサンプルを合成する。 最後に,未発見のカテゴリの合成サンプルと,見られたカテゴリの実際のサンプルを組み合わせることで,検索のためのネットワークのトレーニングを行い,未発見のカテゴリを認識できるようにする。 合成された領域と実領域の間の領域シフトを低減するため、合成された未確認カテゴリと実未確認カテゴリの分布間のギャップを低減するために、トランスダクティブ設定を採用する。 SHREC'13とSHREC'14データセットの大規模な実験により,本手法は未確認カテゴリの検索性能を著しく向上することが示された。

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