論文の概要: Shape-Pose Disentanglement using SE(3)-equivariant Vector Neurons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01159v1
- Date: Sun, 3 Apr 2022 21:00:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-06 06:20:33.503403
- Title: Shape-Pose Disentanglement using SE(3)-equivariant Vector Neurons
- Title（参考訳）: SE(3)同変ベクトルニューロンを用いた形状粗い絡み合い
- Authors: Oren Katzir, Dani Lischinski, Daniel Cohen-Or
- Abstract要約: 本研究では,点雲を標準形状表現に符号化するための教師なし手法を提案する。
エンコーダは安定で一貫性があり、形状のエンコーダは純粋にポーズ不変である。
抽出された回転と変換は、同じクラスの異なる入力形状を共通の標準ポーズに意味的に整合させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.83721247071963
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce an unsupervised technique for encoding point clouds into a
canonical shape representation, by disentangling shape and pose. Our encoder is
stable and consistent, meaning that the shape encoding is purely
pose-invariant, while the extracted rotation and translation are able to
semantically align different input shapes of the same class to a common
canonical pose. Specifically, we design an auto-encoder based on Vector Neuron
Networks, a rotation-equivariant neural network, whose layers we extend to
provide translation-equivariance in addition to rotation-equivariance only. The
resulting encoder produces pose-invariant shape encoding by construction,
enabling our approach to focus on learning a consistent canonical pose for a
class of objects. Quantitative and qualitative experiments validate the
superior stability and consistency of our approach.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,点雲を標準形状表現に符号化するための教師なし手法を提案する。
私たちのエンコーダは安定で一貫性があり、形状エンコーディングは純粋にポーズ不変であり、抽出された回転と変換は、同じクラスの異なる入力形状を共通の標準的なポーズに意味的に整列することができる。
具体的には、回転同変ニューラルネットワークであるベクトルニューロンネットワークに基づく自動エンコーダの設計を行い、その層は、回転同変のみに加えて、翻訳同変性を提供するために拡張される。
得られたエンコーダは、構成によってポーズ不変な形状を符号化し、オブジェクトのクラスに対して一貫した正則的なポーズを学習することに集中することができる。
定量的・定性的な実験は,我々のアプローチの優れた安定性と一貫性を検証する。
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