論文の概要: Variational Autoencoding of Dental Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10895v4
• Date: Tue, 27 Aug 2024 14:23:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 20:18:41.089677
• Title: Variational Autoencoding of Dental Point Clouds
• Title（参考訳）: 歯科用点雲の変分自動符号化
• Authors: Johan Ziruo Ye, Thomas Ørkild, Peter Lempel Søndergaard, Søren Hauberg,
• Abstract要約: 本稿では,歯のメッシュと点雲の広範なコレクションであるFDI 16データセットを紹介する。 本稿では,変分FoldingNet(VF-Net)という,点群に対する完全確率的変分オートエンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.137124603866036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital dentistry has made significant advancements, yet numerous challenges remain. This paper introduces the FDI 16 dataset, an extensive collection of tooth meshes and point clouds. Additionally, we present a novel approach: Variational FoldingNet (VF-Net), a fully probabilistic variational autoencoder for point clouds. Notably, prior latent variable models for point clouds lack a one-to-one correspondence between input and output points. Instead, they rely on optimizing Chamfer distances, a metric that lacks a normalized distributional counterpart, rendering it unsuitable for probabilistic modeling. We replace the explicit minimization of Chamfer distances with a suitable encoder, increasing computational efficiency while simplifying the probabilistic extension. This allows for straightforward application in various tasks, including mesh generation, shape completion, and representation learning. Empirically, we provide evidence of lower reconstruction error in dental reconstruction and interpolation, showcasing state-of-the-art performance in dental sample generation while identifying valuable latent representations
• Abstract（参考訳）: デジタル歯科は大きな進歩を遂げているが、多くの課題が残っている。 本稿では,歯のメッシュと点雲の広範なコレクションであるFDI 16データセットを紹介する。 さらに,変分FoldingNet (VF-Net) という,点群に対する完全確率的変分オートエンコーダを提案する。 特に、点雲に対する先行潜伏変数モデルは、入力点と出力点の間の1対1対応を欠いている。 代わりに、正規化された分布の対応に欠ける計量であるチャムファー距離の最適化に依存しており、確率的モデリングには適さない。 チャンファー距離の明示的な最小化を適切なエンコーダに置き換え、確率的拡張を簡素化しながら計算効率を向上する。 これにより、メッシュ生成、シェイプコンプリート、表現学習など、さまざまなタスクに簡単な適用が可能になる。 歯科補綴および補綴における再建誤差の低い証拠を実証的に提示し,有意義な潜伏表現を同定しながら, 歯科検体生成における最先端性能を示す。

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