論文の概要: Integrating Efficient Optimal Transport and Functional Maps For
Unsupervised Shape Correspondence Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01781v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 07:21:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 19:45:25.967560
- Title: Integrating Efficient Optimal Transport and Functional Maps For
Unsupervised Shape Correspondence Learning
- Title（参考訳）: 教師なし形状対応学習のための効率的な最適輸送と関数マップの統合
- Authors: Tung Le, Khai Nguyen, Shanlin Sun, Nhat Ho, Xiaohui Xie
- Abstract要約: 本稿では、関数マップ正規化器とSWDから派生した新しいOTに基づく損失を統合する教師なし形状マッチングフレームワークを提案する。
また、エントロピー正則化OTを用いた適応的精細化プロセスを導入し、正確な点対点対応のための特徴アライメントをさらに強化する。
本手法は,非剛性形状マッチングにおいて,ほぼ等尺性および非等尺性シナリオを含む優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.6925865296259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the realm of computer vision and graphics, accurately establishing
correspondences between geometric 3D shapes is pivotal for applications like
object tracking, registration, texture transfer, and statistical shape
analysis. Moving beyond traditional hand-crafted and data-driven feature
learning methods, we incorporate spectral methods with deep learning, focusing
on functional maps (FMs) and optimal transport (OT). Traditional OT-based
approaches, often reliant on entropy regularization OT in learning-based
framework, face computational challenges due to their quadratic cost. Our key
contribution is to employ the sliced Wasserstein distance (SWD) for OT, which
is a valid fast optimal transport metric in an unsupervised shape matching
framework. This unsupervised framework integrates functional map regularizers
with a novel OT-based loss derived from SWD, enhancing feature alignment
between shapes treated as discrete probability measures. We also introduce an
adaptive refinement process utilizing entropy regularized OT, further refining
feature alignments for accurate point-to-point correspondences. Our method
demonstrates superior performance in non-rigid shape matching, including
near-isometric and non-isometric scenarios, and excels in downstream tasks like
segmentation transfer. The empirical results on diverse datasets highlight our
framework's effectiveness and generalization capabilities, setting new
standards in non-rigid shape matching with efficient OT metrics and an adaptive
refinement module.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンとグラフィックスの領域では、オブジェクト追跡、登録、テクスチャ転送、統計形状解析などの応用において、幾何学的3次元形状の対応性を明確に確立することが重要である。
従来の手作り・データ駆動型特徴学習法を超えて,スペクトル法を深層学習に取り入れ,機能地図(FM)と最適輸送(OT)に着目した。
従来のOTベースのアプローチは、しばしば学習ベースのフレームワークにおけるエントロピー正規化OTに依存し、その2次コストのために計算上の課題に直面している。
我々の重要な貢献はスライスされたワッサースタイン距離(SWD)をOTに適用することであり、これは教師なし形状マッチングフレームワークにおいて有効な高速輸送量である。
この非教師なしのフレームワークは、関数マップ正規化器とSWDから派生した新しいOTベースの損失を統合し、離散確率測度として扱われる形状間の特徴アライメントを強化する。
また、エントロピー正則化OTを用いた適応的精錬プロセスを導入し、正確な点対点対応のための特徴アライメントをさらに強化する。
本手法は,非剛性形状マッチングにおいて,非等尺性および非等尺性シナリオを含む優れた性能を示し,セグメンテーション転送のような下流タスクに優れる。
多様なデータセットに対する実証的な結果は、フレームワークの有効性と一般化能力を強調し、効率的なOTメトリクスと適応リファインメントモジュールとの整合性のない新しい標準を設定します。
関連論文リスト
- Trajectory Anomaly Detection with Language Models [21.401931052512595]
本稿では,自己回帰因果アテンションモデル(LM-TAD)を用いた軌道異常検出のための新しい手法を提案する。
トラジェクトリをトークンの列として扱うことにより、トラジェクトリ上の確率分布を学習し、高精度な異常位置の同定を可能にする。
本実験は, 合成および実世界の両方のデータセットに対するLM-TADの有効性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-18T17:33:31Z) - Energy-Guided Continuous Entropic Barycenter Estimation for General Costs [95.33926437521046]
任意のOTコスト関数に対して連続的エントロピーOT(EOT)バリセンタを近似する新しいアルゴリズムを提案する。
本手法は、弱いOTに基づくEOT問題の二重再構成に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T11:24:36Z) - GeONet: a neural operator for learning the Wasserstein geodesic [13.468026138183623]
本稿では、初期分布と終端分布の入力対から2つのエンドポイント分布を接続するワッサーシュタイン測地線への非線形マッピングを学習するメッシュ不変なディープニューラルネットワークであるGeONetを提案する。
シミュレーション例では,GeONet が標準 OT ソルバと同等の精度で,MNIST データセットに比較して,予測段階の計算コストを桁違いに大幅に削減することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-28T21:55:40Z) - Bending Graphs: Hierarchical Shape Matching using Gated Optimal
Transport [80.64516377977183]
形状マッチングは、コンピュータグラフィックスと視覚のコミュニティにとって長い間研究されてきた問題である。
局所的なパッチレベル情報とグローバルな形状レベルの構造を組み込んだ階層型学習設計について検討する。
本研究では,非信頼ノード上の特徴を逐次更新し,形状間の一貫した一致を学習することで,新しい最適輸送解法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-03T11:41:46Z) - Multiway Non-rigid Point Cloud Registration via Learned Functional Map
Synchronization [105.14877281665011]
我々は、点雲上に定義された学習関数に関する地図を同期させることにより、複数の非剛体形状を登録する新しい方法であるSyNoRiMを提案する。
提案手法は,登録精度において最先端の性能を達成できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-25T02:37:59Z) - Learning Canonical Embedding for Non-rigid Shape Matching [36.85782408336389]
本稿では,非剛体形状マッチングのための標準埋め込みを学習する新しいフレームワークを提供する。
我々のフレームワークはエンドツーエンドで訓練されており、一般的に使用されているLaplace-Beltramiベースに関連する不安定性と制約を回避する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-06T18:09:13Z) - An Adaptive Framework for Learning Unsupervised Depth Completion [59.17364202590475]
カラー画像から高密度深度マップとそれに伴うスパース深度測定を推定する手法を提案する。
正規化とコビジュアライゼーションは、モデルの適合度とデータによって関連付けられており、単一のフレームワークに統合可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-06T02:27:55Z) - Making transport more robust and interpretable by moving data through a
small number of anchor points [4.262693522975888]
本稿では,この構造を利用してアライメントタスクを解きながら,データの低次元構造を同時に学習する新しい形式の構造化otを提案する。
OTと比較して、得られた輸送計画は、個々のデータポイントとローカルジオメトリ間の接続を強調する、構造的な解釈性が向上します。
提案手法はノイズの多い設定でのアライメントを容易にし,ドメインシフトの正解と解釈の両方に利用できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-21T18:59:47Z) - Deep Shells: Unsupervised Shape Correspondence with Optimal Transport [52.646396621449]
本稿では,3次元形状対応のための教師なし学習手法を提案する。
提案手法は,複数のデータセット上での最先端技術よりも大幅に改善されていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-28T22:24:07Z) - Efficient Robust Optimal Transport with Application to Multi-Label
Classification [12.521494095948068]
OTコスト関数における対称正の半定値マハラノビス計量を用いて特徴-特徴関係をモデル化する。
結果の最適化問題を非線形OT問題とみなし,Frank-Wolfeアルゴリズムを用いて解く。
タグ予測や多クラス分類などの識別学習環境における実証的な結果から,本手法の有効性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-22T16:43:52Z)
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。