論文の概要: DUDF: Differentiable Unsigned Distance Fields with Hyperbolic Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08876v2
• Date: Sun, 2 Jun 2024 14:50:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 23:30:46.951526
• Title: DUDF: Differentiable Unsigned Distance Fields with Hyperbolic Scaling
• Title（参考訳）: DUDF:ハイパーボリックスケーリングによる微分不可能な距離場
• Authors: Miguel Fainstein, Viviana Siless, Emmanuel Iarussi,
• Abstract要約: 我々は符号のない距離場の双曲的スケーリングを学習し、異なる境界条件を持つ新しいアイコン問題を定義する。 提案手法は,オープンサーフェス表現の課題に対処するだけでなく,再構築品質とトレーニング性能の大幅な向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20287200280084108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, there has been a growing interest in training Neural Networks to approximate Unsigned Distance Fields (UDFs) for representing open surfaces in the context of 3D reconstruction. However, UDFs are non-differentiable at the zero level set which leads to significant errors in distances and gradients, generally resulting in fragmented and discontinuous surfaces. In this paper, we propose to learn a hyperbolic scaling of the unsigned distance field, which defines a new Eikonal problem with distinct boundary conditions. This allows our formulation to integrate seamlessly with state-of-the-art continuously differentiable implicit neural representation networks, largely applied in the literature to represent signed distance fields. Our approach not only addresses the challenge of open surface representation but also demonstrates significant improvement in reconstruction quality and training performance. Moreover, the unlocked field's differentiability allows the accurate computation of essential topological properties such as normal directions and curvatures, pervasive in downstream tasks such as rendering. Through extensive experiments, we validate our approach across various data sets and against competitive baselines. The results demonstrate enhanced accuracy and up to an order of magnitude increase in speed compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,3次元再構成の文脈で開放面を表現するために,Unsigned Distance Fields (UDF) を近似するためにニューラルネットワークを訓練することへの関心が高まっている。 しかし、UDFはゼロレベル集合では微分不可能であり、距離や勾配に大きな誤差を生じ、一般に断片化され、不連続な曲面をもたらす。 本稿では,符号のない距離場の双曲的スケーリングを学習し,境界条件の異なる新しいアイコン問題を定義することを提案する。 これにより、私たちの定式化は、署名された距離場を表現するために主に文献に適用される、最先端の連続的な識別可能な暗黙的ニューラルネットワークとシームレスに統合することができる。 提案手法は,オープンサーフェス表現の課題に対処するだけでなく,再構築品質とトレーニング性能の大幅な向上を示す。 さらに、アンロックされたフィールドの微分可能性により、通常の方向や曲率のような重要な位相特性の正確な計算が可能となり、レンダリングのような下流のタスクに広まる。 広範な実験を通じて、様々なデータセットにまたがるアプローチと、競合するベースラインに対するアプローチを検証する。 その結果, 従来法に比べて精度が向上し, 速度が最大級に向上した。

関連論文リスト

• Unsigned Orthogonal Distance Fields: An Accurate Neural Implicit Representation for Diverse 3D Shapes [29.65562721329593]
  本稿では,符号なし距離場(UDF)に基づくニューラル暗黙表現を提案する。 UODFでは、任意の空間点から形状表面への最小符号なし距離は、SDFとUDFの多方向決定とは対照的に、一方向のみに定義される。 本研究では,水密形状から水密形状から複雑な形状まで,様々な復元例を用いてUODFの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T06:58:35Z)
• Neural Vector Fields: Implicit Representation by Explicit Learning [63.337294707047036]
  ニューラルベクトル場 (Neural Vector Fields, NVF) という新しい3次元表現法を提案する。 メッシュを直接操作するための明示的な学習プロセスを採用するだけでなく、符号なし距離関数(UDF)の暗黙的な表現も採用している。 提案手法は,まず表面への変位クエリを予測し,テキスト再構成として形状をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T02:36:09Z)
• NeuralUDF: Learning Unsigned Distance Fields for Multi-view Reconstruction of Surfaces with Arbitrary Topologies [87.06532943371575]
  本稿では2次元画像からボリュームレンダリングにより任意の位相で表面を再構成する新しい手法であるNeuralUDFを提案する。 本稿では,表面をUDF(Unsigned Distance Function)として表現し,ニューラルUDF表現を学習するための新しいボリュームレンダリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T15:21:45Z)
• CAP-UDF: Learning Unsigned Distance Functions Progressively from Raw Point Clouds with Consistency-Aware Field Optimization [54.69408516025872]
  CAP-UDFは、生の点雲から一貫性を考慮したUDFを学ぶための新しい方法である。 我々は、クエリと近似曲面の関係を徐々に推測するようにニューラルネットワークを訓練する。 学習されたUDFの勾配を用いて表面を抽出する多角化アルゴリズムも導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T08:51:08Z)
• 3PSDF: Three-Pole Signed Distance Function for Learning Surfaces with Arbitrary Topologies [18.609959464825636]
  3極符号距離関数(3PSDF)と呼ばれる新しい学習可能な暗黙表現を提案する。 簡単なフィールド・ツー・メッシュ変換をサポートしながら、任意のトポロジーで非水密な3D形状を表現できる。 ヌルラベルによる消失勾配を気にせずに3PSDFを効果的に学習するための学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T07:24:04Z)
• RangeUDF: Semantic Surface Reconstruction from 3D Point Clouds [106.54285912111888]
  本研究では,新たな暗黙的表現に基づくフレームワークであるRangeUDFを紹介し,点雲から連続した3次元シーン表面の形状と意味を復元する。 RangeUDFは4点のクラウドデータセット上で表面再構成を行うための最先端のアプローチを明らかに上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T21:39:45Z)
• Neural Vector Fields for Implicit Surface Representation and Inference [73.25812045209001]
  近年, 3次元形状を正確に表現し, 学習する試みが盛んに行われている。 我々は、3次元空間における単位ベクトルを考慮し、それをベクトル場(Vector Field, VF)と呼ぶ新しい基本表現を開発する。 VF表現の利点は、オープン、クローズド、多層化、平面面の断片化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-13T17:53:34Z)
• Attribute-Guided Adversarial Training for Robustness to Natural Perturbations [64.35805267250682]
  本稿では,属性空間への分類器の露出を最大化するために,新しいサンプルを生成することを学習する逆学習手法を提案する。 我々のアプローチは、ディープニューラルネットワークが自然に発生する摂動に対して堅牢であることを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T10:17:30Z)
• MeshSDF: Differentiable Iso-Surface Extraction [45.769838982991736]
  本稿では,Deep Signed Distance関数から表面メッシュを明示的に表現する方法を提案する。 我々の重要な洞察は、暗黙の場摂動が局所的な表面形状にどのように影響するかを推論することによって、最終的に表面サンプルの3次元位置を区別できるということである。 我々はこれを利用して、そのトポロジを変えることができるエンドツーエンドの差別化可能なメッシュ表現であるMeshSDFを定義します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-06T23:44:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。