論文の概要: NAISR: A 3D Neural Additive Model for Interpretable Shape Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09234v4
- Date: Thu, 5 Oct 2023 09:25:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-06 22:42:08.816733
- Title: NAISR: A 3D Neural Additive Model for Interpretable Shape Representation
- Title（参考訳）: NAISR: 解釈可能な形状表現のための3次元ニューラル付加モデル
- Authors: Yining Jiao, Carlton Zdanski, Julia Kimbell, Andrew Prince, Cameron
Worden, Samuel Kirse, Christopher Rutter, Benjamin Shields, William Dunn,
Jisan Mahmud, Marc Niethammer
- Abstract要約: 科学的な形状発見のための解釈可能な形状表現のための3次元ニューラル付加モデル(テキストNAISR$)を提案する。
本手法は, 形状人口の傾向を把握し, 形状移動による患者固有の予測を可能にする。
我々の実験は、textitStarman$が解釈可能性を維持しながら優れた形状復元性能を発揮することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.590461725369117
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep implicit functions (DIFs) have emerged as a powerful paradigm for many
computer vision tasks such as 3D shape reconstruction, generation,
registration, completion, editing, and understanding. However, given a set of
3D shapes with associated covariates there is at present no shape
representation method which allows to precisely represent the shapes while
capturing the individual dependencies on each covariate. Such a method would be
of high utility to researchers to discover knowledge hidden in a population of
shapes. For scientific shape discovery, we propose a 3D Neural Additive Model
for Interpretable Shape Representation ($\texttt{NAISR}$) which describes
individual shapes by deforming a shape atlas in accordance to the effect of
disentangled covariates. Our approach captures shape population trends and
allows for patient-specific predictions through shape transfer.
$\texttt{NAISR}$ is the first approach to combine the benefits of deep implicit
shape representations with an atlas deforming according to specified
covariates. We evaluate $\texttt{NAISR}$ with respect to shape reconstruction,
shape disentanglement, shape evolution, and shape transfer on three datasets:
1) $\textit{Starman}$, a simulated 2D shape dataset; 2) the ADNI hippocampus 3D
shape dataset; and 3) a pediatric airway 3D shape dataset. Our experiments
demonstrate that $\textit{Starman}$ achieves excellent shape reconstruction
performance while retaining interpretability. Our code is available at
$\href{https://github.com/uncbiag/NAISR}{https://github.com/uncbiag/NAISR}$.
- Abstract（参考訳）: 深暗黙の関数(DIF)は、3次元形状の再構成、生成、登録、完了、編集、理解といった多くのコンピュータビジョンタスクの強力なパラダイムとして登場した。
しかし、関連する共変量を持つ一連の3次元形状が与えられると、各共変量に対する個々の依存を捉えながら正確に形状を表現できる形状表現法は存在しない。
このような手法は、形状の集団に隠された知識を発見する研究者にとって有用である。
科学的な形状発見のための3次元ニューラルネットワークによる解釈可能な形状表現モデル(\texttt{NAISR}$)を提案する。
このアプローチは形状人口の傾向を捉え、形状伝達を通じて患者固有の予測を可能にする。
$\texttt{NAISR}$は、深い暗黙の形状表現の利点と特定の共変量に従って変形するアトラスを結合する最初のアプローチである。
形状再構成, 形状展開, 形状変化, 形状伝達について, 3つのデータセットで$\texttt{NAISR}$を評価する。
1) $\textit{Starman}$, シミュレーションされた2D形状データセット。
2)ADNI海馬3次元形状データセット,及び
3)小児気道3次元形状データセット。
実験の結果,$\textit{Starman}$は,解釈性を維持しながら優れた形状復元性能を発揮することがわかった。
私たちのコードは$\href{https://github.com/uncbiag/NAISR}{https://github.com/uncbiag/NAISR}$で利用可能です。
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