論文の概要: Learning Implicit Functions for Dense 3D Shape Correspondence of Generic Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14276v1
• Date: Thu, 29 Dec 2022 11:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 16:50:31.802480
• Title: Learning Implicit Functions for Dense 3D Shape Correspondence of Generic Objects
• Title（参考訳）: ジェネリックオブジェクトの高密度3次元形状対応のための学習命令関数
• Authors: Feng Liu and Xiaoming Liu
• Abstract要約: 新規な暗黙関数は、部分埋め込み空間内の各3次元点を表す確率的埋め込みを生成する。 本研究では,部分埋め込みベクトルから対応する3次元点への逆関数マッピングにより,密度の高い対応性を実現する。 提案アルゴリズムは,対象形状の対応性を示す信頼スコアを自動的に生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.93671761497348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The objective of this paper is to learn dense 3D shape correspondence for topology-varying generic objects in an unsupervised manner. Conventional implicit functions estimate the occupancy of a 3D point given a shape latent code. Instead, our novel implicit function produces a probabilistic embedding to represent each 3D point in a part embedding space. Assuming the corresponding points are similar in the embedding space, we implement dense correspondence through an inverse function mapping from the part embedding vector to a corresponded 3D point. Both functions are jointly learned with several effective and uncertainty-aware loss functions to realize our assumption, together with the encoder generating the shape latent code. During inference, if a user selects an arbitrary point on the source shape, our algorithm can automatically generate a confidence score indicating whether there is a correspondence on the target shape, as well as the corresponding semantic point if there is one. Such a mechanism inherently benefits man-made objects with different part constitutions. The effectiveness of our approach is demonstrated through unsupervised 3D semantic correspondence and shape segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、トポロジに変化した一般的な物体の3次元形状対応を教師なしで学習することである。 従来の暗黙関数は、3Dポイントの占有度を潜在符号として推定する。 代わりに、我々の新しい暗黙関数は、部分埋め込み空間内の各3次元点を表す確率的埋め込みを生成する。 対応する点が埋め込み空間で似ていると仮定すると、部分埋め込みベクトルから対応する3次元点への逆関数写像を通して密対応を実装する。 いずれの関数も,複数の有効かつ不確実性を考慮した損失関数と,形状潜在コードを生成するエンコーダとを併用して学習する。 推測中、ユーザがソース形状の任意の点を選択すると、アルゴリズムは、目標形状に対応しているかどうかを示す信頼度スコアと、それに対応する意味点を自動的に生成することができる。 このようなメカニズムは、本質的に異なる構成の人工物に利益をもたらす。 提案手法の有効性は,教師なし3次元意味対応と形状セグメンテーションによって実証される。

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