論文の概要: Learning Self-Prior for Mesh Inpainting Using Self-Supervised Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00635v1
• Date: Mon, 1 May 2023 02:51:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 14:10:47.258305
• Title: Learning Self-Prior for Mesh Inpainting Using Self-Supervised Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 自己教師付きグラフ畳み込みネットワークを用いたメッシュインペインティングの学習
• Authors: Shota Hattori, Tatsuya Yatagawa, Yutaka Ohtake, Hiromasa Suzuki
• Abstract要約: 本研究では、入力として不完全なメッシュのみを必要とする自己優先型のメッシュインペイントフレームワークを提案する。 本手法は, 形状を中間体に変換することなく, 塗装工程を通して多角形メッシュフォーマットを維持している。 提案手法は従来のデータセットに依存しない手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study presents a self-prior-based mesh inpainting framework that requires only an incomplete mesh as input, without the need for any training datasets. Additionally, our method maintains the polygonal mesh format throughout the inpainting process without converting the shape format to an intermediate, such as a voxel grid, a point cloud, or an implicit function, which are typically considered easier for deep neural networks to process. To achieve this goal, we introduce two graph convolutional networks (GCNs): single-resolution GCN (SGCN) and multi-resolution GCN (MGCN), both trained in a self-supervised manner. Our approach refines a watertight mesh obtained from the initial hole filling to generate a completed output mesh. Specifically, we train the GCNs to deform an oversmoothed version of the input mesh into the expected completed shape. To supervise the GCNs for accurate vertex displacements, despite the unknown correct displacements at real holes, we utilize multiple sets of meshes with several connected regions marked as fake holes. The correct displacements are known for vertices in these fake holes, enabling network training with loss functions that assess the accuracy of displacement vectors estimated by the GCNs. We demonstrate that our method outperforms traditional dataset-independent approaches and exhibits greater robustness compared to other deep-learning-based methods for shapes that less frequently appear in shape datasets.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,データセットをトレーニングすることなく,入力として不完全なメッシュのみを必要とする自己優先型メッシュインペインティングフレームワークを提案する。 さらに,本手法は, ディープニューラルネットワークの処理が容易と考えられるボクセルグリッドやポイントクラウド, 暗黙関数など, 形状フォーマットを中間体に変換することなく, 塗装工程を通して多角形メッシュフォーマットを維持する。 この目的を達成するために、単分解能GCN(SGCN)と多分解能GCN(MGCN)の2つのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を導入する。 提案手法では,初期穴充填から得られた水密メッシュを改良し,出力メッシュを生成する。 具体的には、GCNをトレーニングして、入力メッシュの過度なバージョンを、期待される完成形に変形させる。 実孔での正確な変位が不明なにもかかわらず,GCNの正確な頂点変位を監視するために,複数の連結領域を偽孔として利用した。 正しい変位はこれらの偽の穴の頂点で知られており、GCNによって推定される変位ベクトルの精度を評価する損失関数によるネットワークトレーニングを可能にする。 本手法は,従来のデータセット非依存アプローチよりも優れており,形状データセットに出現頻度の低い他のディープラーニング方式に比べて頑健であることを示す。

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