論文の概要: Spectral Meets Spatial: Harmonising 3D Shape Matching and Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18920v3
• Date: Fri, 8 Mar 2024 08:51:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 22:26:29.053996
• Title: Spectral Meets Spatial: Harmonising 3D Shape Matching and Interpolation
• Title（参考訳）: Spectral Meets Space: Harmonising 3D Shape Matching and Interpolation
• Authors: Dongliang Cao, Marvin Eisenberger, Nafie El Amrani, Daniel Cremers, Florian Bernard
• Abstract要約: 本稿では,3次元形状の対応と形状の両面を統一的に予測する枠組みを提案する。 我々は、スペクトル領域と空間領域の両方の形状を地図化するために、奥行き関数写像フレームワークと古典的な曲面変形モデルを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.04594896330824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although 3D shape matching and interpolation are highly interrelated, they are often studied separately and applied sequentially to relate different 3D shapes, thus resulting in sub-optimal performance. In this work we present a unified framework to predict both point-wise correspondences and shape interpolation between 3D shapes. To this end, we combine the deep functional map framework with classical surface deformation models to map shapes in both spectral and spatial domains. On the one hand, by incorporating spatial maps, our method obtains more accurate and smooth point-wise correspondences compared to previous functional map methods for shape matching. On the other hand, by introducing spectral maps, our method gets rid of commonly used but computationally expensive geodesic distance constraints that are only valid for near-isometric shape deformations. Furthermore, we propose a novel test-time adaptation scheme to capture both pose-dominant and shape-dominant deformations. Using different challenging datasets, we demonstrate that our method outperforms previous state-of-the-art methods for both shape matching and interpolation, even compared to supervised approaches.
• Abstract（参考訳）: 3次元形状マッチングと補間は非常に関連性が高いが、異なる3次元形状を連続的に研究し、その結果、準最適性能が得られる。 本研究では3次元形状間の点対応と形状補間の両方を予測する統一的な枠組みを提案する。 この目的のために、深層機能マップフレームワークと古典的表面変形モデルを組み合わせて、スペクトル領域と空間領域の両方の形状をマッピングする。 一方, 空間地図を組み込むことにより, 従来の機能地図法と比較して, より正確でスムーズな対応性が得られる。 一方,スペクトルマップを導入することで,近似形状の変形にのみ有効な,一般的に使用されるが計算コストの高い測地線距離制約を解消する。 さらに、ポーズ優位と形状優位の両変形を捉える新しいテスト時間適応方式を提案する。 異なる難易度データセットを用いて,教師付きアプローチと比較しても,従来のシェープマッチング法と補間法を上回っていることを示す。

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