論文の概要: Anisotropic Multi-Scale Graph Convolutional Network for Dense Shape Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09466v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 22:40:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 13:56:19.550130
• Title: Anisotropic Multi-Scale Graph Convolutional Network for Dense Shape Correspondence
• Title（参考訳）: 密度形状対応のための異方性多スケールグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Mohammad Farazi, Wenhui Zhu, Zhangsihao Yang, Yalin Wang
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョンとグラフィックスにおけるキー形状解析の応用である3次元高密度形状対応について検討する。 本稿では,幾何学的に有意かつ離散化に依存しない特徴を学習するハイブリッドな幾何学的深層学習モデルを提案する。 得られた対応マップは、ベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.45989531033125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies 3D dense shape correspondence, a key shape analysis application in computer vision and graphics. We introduce a novel hybrid geometric deep learning-based model that learns geometrically meaningful and discretization-independent features with a U-Net model as the primary node feature extraction module, followed by a successive spectral-based graph convolutional network. To create a diverse set of filters, we use anisotropic wavelet basis filters, being sensitive to both different directions and band-passes. This filter set overcomes the over-smoothing behavior of conventional graph neural networks. To further improve the model's performance, we add a function that perturbs the feature maps in the last layer ahead of fully connected layers, forcing the network to learn more discriminative features overall. The resulting correspondence maps show state-of-the-art performance on the benchmark datasets based on average geodesic errors and superior robustness to discretization in 3D meshes. Our approach provides new insights and practical solutions to the dense shape correspondence research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータビジョンとグラフィックスにおけるキー形状解析応用である3次元密度形状対応について検討する。 本稿では,u-netモデルを一次ノード特徴抽出モジュールとして,幾何的に有意かつ離散化非依存の特徴を学習する,新しいハイブリッド幾何深層学習モデルを提案する。 多様なフィルタを作成するために、異方性ウェーブレット基底フィルタを用い、異なる方向と帯域通過の両方に敏感である。 このフィルタセットは、従来のグラフニューラルネットワークの過剰動作を克服する。 モデルの性能をさらに向上させるため、我々は、全接続層の前に最終層にある機能マップを摂動させる機能を追加し、ネットワーク全体により識別的な特徴を学ぶことを強いる。 得られた対応マップは、平均測地誤差と3Dメッシュにおける離散化に対する優れたロバスト性に基づいて、ベンチマークデータセットの最先端性能を示す。 このアプローチは,密形状対応研究の新しい洞察と実践的解決策を提供する。

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