論文の概要: Toward Mesh-Invariant 3D Generative Deep Learning with Geometric
Measures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15762v1
- Date: Tue, 27 Jun 2023 19:27:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 16:54:56.943942
- Title: Toward Mesh-Invariant 3D Generative Deep Learning with Geometric
Measures
- Title(参考訳): 幾何測度を用いたメッシュ不変3次元生成深層学習に向けて
- Authors: Thomas Besnier, Sylvain Arguill\`ere, Emery Pierson, Mohamed Daoudi
- Abstract要約: 幾何学的データの取得を可能にする技術が開発されているため、3次元生成モデリングは加速している。
多くの生成学習アルゴリズムは、予測された形状と対象形状を比較する際に、各点間の対応を必要とする。
トレーニングフェーズにおいても,異なるパラメータ化に対処可能なアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.167843405313757
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D generative modeling is accelerating as the technology allowing the capture
of geometric data is developing. However, the acquired data is often
inconsistent, resulting in unregistered meshes or point clouds. Many generative
learning algorithms require correspondence between each point when comparing
the predicted shape and the target shape. We propose an architecture able to
cope with different parameterizations, even during the training phase. In
particular, our loss function is built upon a kernel-based metric over a
representation of meshes using geometric measures such as currents and
varifolds. The latter allows to implement an efficient dissimilarity measure
with many desirable properties such as robustness to resampling of the mesh or
point cloud. We demonstrate the efficiency and resilience of our model with a
generative learning task of human faces.
- Abstract(参考訳): 幾何学的データの取得を可能にする技術が開発されているため、3次元生成モデリングは加速している。
しかし、取得したデータはしばしば一貫性がなく、未登録のメッシュやポイントクラウドが発生する。
多くの生成学習アルゴリズムは予測された形状と対象形状を比較する際に各点間の対応を必要とする。
トレーニングフェーズにおいても,異なるパラメータ化に対応可能なアーキテクチャを提案する。
特に、損失関数は、電流や多様体のような幾何学的測度を用いてメッシュの表現上のカーネルベースの計量の上に構築される。
後者は、メッシュやポイントクラウドの再サンプリングに対する堅牢性など、多くの望ましい特性を持つ効率的な異種性尺度を実装することができる。
我々は,人間の顔の創発的学習タスクを用いて,モデルの効率とレジリエンスを実証する。
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