論文の概要: Scalar Function Topology Divergence: Comparing Topology of 3D Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08364v2
• Date: Tue, 23 Jul 2024 06:26:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 22:04:29.198559
• Title: Scalar Function Topology Divergence: Comparing Topology of 3D Objects
• Title（参考訳）: スカラー関数トポロジーの多様性:3次元オブジェクトのトポロジーの比較
• Authors: Ilya Trofimov, Daria Voronkova, Eduard Tulchinskii, Evgeny Burnaev, Serguei Barannikov,
• Abstract要約: コンピュータビジョンのための新しいトポロジツール - Scalar Function Topology Divergence (SFTD) を提案する。 SFTDは、共通領域を持つ2つの函数の下位レベル集合の間の多重スケール位相の相似性を測定する。 提案ツールは,関数が位相的相似性を持つ領域を視覚化する有用なツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.49200381462702
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new topological tool for computer vision - Scalar Function Topology Divergence (SFTD), which measures the dissimilarity of multi-scale topology between sublevel sets of two functions having a common domain. Functions can be defined on an undirected graph or Euclidean space of any dimensionality. Most of the existing methods for comparing topology are based on Wasserstein distance between persistence barcodes and they don't take into account the localization of topological features. The minimization of SFTD ensures that the corresponding topological features of scalar functions are located in the same places. The proposed tool provides useful visualizations depicting areas where functions have topological dissimilarities. We provide applications of the proposed method to 3D computer vision. In particular, experiments demonstrate that SFTD as an additional loss improves the reconstruction of cellular 3D shapes from 2D fluorescence microscopy images, and helps to identify topological errors in 3D segmentation. Additionally, we show that SFTD outperforms Betti matching loss in 2D segmentation problems.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンのための新しいトポロジツールであるスカラー関数トポロジディバージェンス(SFTD)を提案し、共通領域を持つ2つの関数の下位レベル集合間のマルチスケールトポロジの相違を測定する。 函数は任意の次元の無向グラフやユークリッド空間上で定義することができる。 トポロジを比較する既存の手法のほとんどは、永続バーコード間のワッサーシュタイン距離に基づいており、トポロジ的特徴の局所性を考慮していない。 SFTD の最小化により、スカラー関数の対応する位相的特徴が同じ位置にあることが保証される。 提案ツールは,関数が位相的相似性を持つ領域を視覚化する有用なツールである。 提案手法の3次元コンピュータビジョンへの応用について述べる。 特に、SFTDは2次元蛍光顕微鏡画像から細胞3D形状の再構成を改善し、3Dセグメンテーションにおける位相誤差の同定に有効であることを示した。 さらに,SFTDは2次元セグメンテーション問題におけるベティマッチング損失よりも優れていた。

関連論文リスト

• ParaPoint: Learning Global Free-Boundary Surface Parameterization of 3D Point Clouds [52.03819676074455]
  ParaPointは、グローバルな自由境界面パラメータ化を実現するための教師なしのニューラルネットワークパイプラインである。 この研究は、グローバルマッピングと自由境界の両方を追求するニューラルポイントクラウドパラメータ化を調査する最初の試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T14:35:05Z)
• SemanticTopoLoop: Semantic Loop Closure With 3D Topological Graph Based on Quadric-Level Object Map [0.8158530638728501]
  ループクロージャはSLAMの重要なコンポーネントの1つです。 バッグ・オブ・ワード(英語版)モデルのような伝統的な外見に基づく手法は、しばしば局所的な2D特徴とトレーニングデータの量によって制限される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T02:30:30Z)
• Enforcing 3D Topological Constraints in Composite Objects via Implicit Functions [60.56741715207466]
  医学的応用は心臓や脊椎などの複数の部分を持つ複雑な臓器の正確な3D表現を必要とすることが多い。 本稿では,深い暗黙的符号付き距離関数を用いた3次元物体再構成におけるトポロジ的制約を強制する新しい手法を提案する。 そこで本研究では,3次元形状間のトポロジ的制約を効果的に検証・実施するサンプリングベース手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T10:07:15Z)
• Euler Characteristic Transform Based Topological Loss for Reconstructing 3D Images from Single 2D Slices [9.646922337783137]
  オイラー特性変換に基づく新しい位相損失関数を提案する。 この損失は、任意のニューラルネットワークの、限られたデータの状態におけるより良い再構築に向けた最適化を支援するために、誘導バイアスとして使用できる。 現状の形状復元モデルであるSHAPRに組み込んだ損失関数の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T02:12:17Z)
• Learning Topology-Preserving Data Representations [9.710409273484464]
  位相保存データ表現(次元減少)を学習する手法を提案する。 この手法の中核は、元の高次元データと潜時空間における低次元表現との間の表現トポロジディバージェンス(RTD)の最小化である。 提案手法は, 線形相関, 三重項距離ランキング精度, 永続バーコード間のワッサーシュタイン距離によって測定された, 最先端の競合相手よりも, データ多様体のグローバル構造とトポロジーをよりよく保存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T22:55:04Z)
• Flattening-Net: Deep Regular 2D Representation for 3D Point Cloud Analysis [66.49788145564004]
  我々は、任意の幾何学と位相の不規則な3次元点雲を表現するために、Flattning-Netと呼ばれる教師なしのディープニューラルネットワークを提案する。 我々の手法は、現在の最先端の競合相手に対して好意的に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T15:05:25Z)
• Homography Loss for Monocular 3D Object Detection [54.04870007473932]
  ホログラフィーロス(Homography Loss)と呼ばれる,2次元情報と3次元情報の両方を利用する識別可能なロス関数を提案する。 提案手法は,KITTI 3Dデータセットにおいて,他の最先端技術と比較して高い性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T03:48:03Z)
• 3D Equivariant Graph Implicit Functions [51.5559264447605]
  局所的詳細のモデリングを容易にする同変層を持つグラフ暗黙関数の新しいファミリを導入する。 提案手法は,ShapeNet再構成作業において既存の回転同変暗黙関数を0.69から0.89に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T16:51:25Z)
• Capturing Shape Information with Multi-Scale Topological Loss Terms for 3D Reconstruction [7.323706635751351]
  本稿では, 連結成分, サイクル, 空隙などの多次元位相特徴を再構成損失に含め, 幾何学的形状情報を補完する手法を提案する。 提案手法は, 3次元体積データから3次元形状データから位相特性を計算し, 最適輸送距離を用いて復元過程を導出する。 SHAPRは2次元顕微鏡画像から個々の細胞の3次元細胞形状を予測するモデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T13:18:21Z)
• Cylindrical Convolutional Networks for Joint Object Detection and Viewpoint Estimation [76.21696417873311]
  3次元空間で定義された畳み込みカーネルの円筒形表現を利用する学習可能なモジュールである円筒型畳み込みネットワーク(CCN)を導入する。 CCNはビュー固有の畳み込みカーネルを通してビュー固有の特徴を抽出し、各視点におけるオブジェクトカテゴリスコアを予測する。 本実験は,円柱状畳み込みネットワークが関節物体の検出と視点推定に与える影響を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-25T10:24:58Z)

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。