論文の概要: GenCorres: Consistent Shape Matching via Coupled Implicit-Explicit Shape Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10523v3
• Date: Tue, 16 Apr 2024 01:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 02:40:26.175438
• Title: GenCorres: Consistent Shape Matching via Coupled Implicit-Explicit Shape Generative Models
• Title（参考訳）: GenCorres: 結合入射型形状生成モデルによる連続形状マッチング
• Authors: Haitao Yang, Xiangru Huang, Bo Sun, Chandrajit Bajaj, Qixing Huang,
• Abstract要約: GenCorresは、新しい教師なし関節形状マッチング(JSM)アプローチである。 メッシュジェネレータを学習して、非組織的な変形可能な形状コレクションに適合させる。 一貫性のある形状のマッチングとペアワイズマッチングを統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.947686812644893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces GenCorres, a novel unsupervised joint shape matching (JSM) approach. Our key idea is to learn a mesh generator to fit an unorganized deformable shape collection while constraining deformations between adjacent synthetic shapes to preserve geometric structures such as local rigidity and local conformality. GenCorres presents three appealing advantages over existing JSM techniques. First, GenCorres performs JSM among a synthetic shape collection whose size is much bigger than the input shapes and fully leverages the datadriven power of JSM. Second, GenCorres unifies consistent shape matching and pairwise matching (i.e., by enforcing deformation priors between adjacent synthetic shapes). Third, the generator provides a concise encoding of consistent shape correspondences. However, learning a mesh generator from an unorganized shape collection is challenging, requiring a good initialization. GenCorres addresses this issue by learning an implicit generator from the input shapes, which provides intermediate shapes between two arbitrary shapes. We introduce a novel approach for computing correspondences between adjacent implicit surfaces, which we use to regularize the implicit generator. Synthetic shapes of the implicit generator then guide initial fittings (i.e., via template-based deformation) for learning the mesh generator. Experimental results show that GenCorres considerably outperforms state-of-the-art JSM techniques. The synthetic shapes of GenCorres also achieve salient performance gains against state-of-the-art deformable shape generators.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいunsupervised joint shape matching (JSM)アプローチであるGenCorresを紹介する。 我々のキーとなるアイデアは、メッシュジェネレータを学習して非組織的な変形可能な形状の集合に適合させながら、隣接する合成形状間の変形を制限し、局所剛性や局所整合性などの幾何学構造を保存することである。 GenCorresは既存のJSM技術よりも3つの魅力的な利点を示している。 まず、GenCorresは入力形状よりもはるかに大きく、JSMのデータ駆動力を完全に活用する合成形状コレクションの中でJSMを実行する。 第2に、GenCorresは一貫した形状マッチングとペアワイズマッチング(すなわち、隣接した合成形状間の変形先行を強制することによって)を統一する。 第3に、ジェネレータは、一貫した形状対応の簡潔な符号化を提供する。 しかし、未組織形状の収集からメッシュジェネレータを学ぶことは困難であり、優れた初期化が必要である。 GenCorresは入力形状から暗黙のジェネレータを学習することでこの問題に対処する。 近接する暗黙曲面間の対応を計算するための新しい手法を導入し, 暗黙発生器の正規化に利用する。 暗黙のジェネレータの合成形状は、メッシュジェネレータを学習するための初期フィッティング(テンプレートベースの変形)を誘導する。 実験の結果,GenCorresは最先端のJSM技術よりもかなり優れていた。 GenCorresの合成形状は、最先端の変形可能な形状生成器に対して良好な性能を得ることができる。

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