論文の概要: Learning Multi-resolution Functional Maps with Spectral Attention for Robust Shape Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06373v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 16:24:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 15:39:21.861287
• Title: Learning Multi-resolution Functional Maps with Spectral Attention for Robust Shape Matching
• Title（参考訳）: ロバスト形状マッチングのためのスペクトル注意による多分解能関数マップの学習
• Authors: Lei Li, Nicolas Donati, Maks Ovsjanikov
• Abstract要約: スペクトルに着目した多分解能関数写像に基づく新しい非剛性形状マッチングフレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、教師なし設定と教師なし設定の両方に適用できます。 入力された形状に応じてスペクトル分解能を適応できるようにネットワークをトレーニングすることが可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.160024675855496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a novel non-rigid shape matching framework based on multi-resolution functional maps with spectral attention. Existing functional map learning methods all rely on the critical choice of the spectral resolution hyperparameter, which can severely affect the overall accuracy or lead to overfitting, if not chosen carefully. In this paper, we show that spectral resolution tuning can be alleviated by introducing spectral attention. Our framework is applicable in both supervised and unsupervised settings, and we show that it is possible to train the network so that it can adapt the spectral resolution, depending on the given shape input. More specifically, we propose to compute multi-resolution functional maps that characterize correspondence across a range of spectral resolutions, and introduce a spectral attention network that helps to combine this representation into a single coherent final correspondence. Our approach is not only accurate with near-isometric input, for which a high spectral resolution is typically preferred, but also robust and able to produce reasonable matching even in the presence of significant non-isometric distortion, which poses great challenges to existing methods. We demonstrate the superior performance of our approach through experiments on a suite of challenging near-isometric and non-isometric shape matching benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,スペクトルに着目した多分解能関数写像に基づく新しい非剛性形状マッチングフレームワークを提案する。 既存の関数マップ学習手法はすべて、スペクトル分解能ハイパーパラメータの重要な選択に依存しており、これは全体的な精度に深刻な影響を与えるか、慎重に選択しなければ過度に適合する。 本稿では,スペクトル分解能チューニングを,スペクトル注意の導入により緩和できることを示す。 我々のフレームワークは、教師なしと教師なしの両方の環境で適用可能であり、所定の形状の入力に応じてスペクトル分解能を適応できるようにネットワークをトレーニングできることを示す。 より具体的には、スペクトル分解能の範囲にわたる対応を特徴付ける多分解能関数写像を計算し、この表現を単一コヒーレントな最終対応に組み合わせるためのスペクトル注意ネットワークを提案する。 本手法は, 高いスペクトル分解能が好まれる近異量入力で精度が向上するだけでなく, 重要な非異方性歪みが存在する場合でも合理的なマッチングが得られ, 既存の手法に大きな課題となっている。 提案手法は,ほぼ等尺および非等尺な形状マッチングベンチマークのスイートを用いた実験により,優れた性能を示す。

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