論文の概要: Implicit field supervision for robust non-rigid shape matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07694v1
- Date: Tue, 15 Mar 2022 07:22:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-17 05:26:56.240134
- Title: Implicit field supervision for robust non-rigid shape matching
- Title（参考訳）: ロバストな非剛性形状マッチングのための暗黙的フィールド監督
- Authors: Ramana Sundararaman, Gautam Pai, Maks Ovsjanikov
- Abstract要約: 2つの非剛性変形形状の対応を確立することは、ビジュアルコンピューティングにおける最も基本的な問題の1つである。
固定テンプレート上で連続的な形状の変形場を学習する自動デコーダフレームワークに基づく手法を提案する。
本手法は強い人工物の存在下では極めて堅牢であり,任意の形状のカテゴリに一般化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.7672368261038
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Establishing a correspondence between two non-rigidly deforming shapes is one
of the most fundamental problems in visual computing. Existing methods often
show weak resilience when presented with challenges innate to real-world data
such as noise, outliers, self-occlusion etc. On the other hand, auto-decoders
have demonstrated strong expressive power in learning geometrically meaningful
latent embeddings. However, their use in \emph{shape analysis} and especially
in non-rigid shape correspondence has been limited. In this paper, we introduce
an approach based on auto-decoder framework, that learns a continuous
shape-wise deformation field over a fixed template. By supervising the
deformation field for points on-surface and regularising for points off-surface
through a novel \emph{Signed Distance Regularisation} (SDR), we learn an
alignment between the template and shape \emph{volumes}. Unlike classical
correspondence techniques, our method is remarkably robust in the presence of
strong artefacts and can be generalised to arbitrary shape categories. Trained
on clean water-tight meshes, \emph{without} any data-augmentation, we
demonstrate compelling performance on compromised data and real-world scans.
- Abstract（参考訳）: 2つの非剛性変形形状の対応を確立することは、ビジュアルコンピューティングにおける最も基本的な問題の1つである。
既存の手法では、ノイズ、外れ値、自己閉塞などの実世界のデータに固有の課題が提示されると、弱いレジリエンスを示すことが多い。
一方、オートデコーダは幾何学的に有意義な潜在埋め込みを学ぶ上で強い表現力を示している。
しかしながら、それらが \emph{shape analysis} や、特に非剛体形状対応において使われることは限られている。
本稿では,固定テンプレート上で連続的な形状方向の変形場を学習するauto-decoderフレームワークに基づく手法を提案する。
平面上の点の変形場を監督し、新しい \emph{signed distance regularization} (sdr) を介して面外点の正則化を行うことにより、テンプレートと形状 \emph{volumes} のアライメントを学習する。
古典的対応法とは異なり,本手法は強いアーティファクトの存在下では極めて頑健であり,任意の形状カテゴリに一般化できる。
クリーンな水密メッシュ(emph{without})でトレーニングされたデータ拡張は、妥協されたデータと実世界のスキャンで魅力的なパフォーマンスを示す。
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