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J-GLOBAL ID：202002276989287761   整理番号：20A0833319

OperatorNet:差分演算子からの3D形状の復元【JST・京大機械翻訳】

OperatorNet: Recovering 3D Shapes From Difference Operators

著者 (5件)： Huang Ruqi (LIX. Ecole Polytechnique) ,  Rakotosaona Marie-Julie (Ecole Polytechnique) ,  Achlioptas Panos (Stanford University) ,  Guibas Leonidas (Stanford University) ,  Ovsjanikov Maks (Ecole polytechnique)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCV  ページ： 8587-8596  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,機能演算子から3D形状を再構成するための学習ベースのフレームワークを提案し,小型行列としてコンパクトに符号化した。この目的のために,形状を表す線形演算子の集合を入力し,その3D埋込みを生成する,演算子ネットと呼ばれる新しいニューラルアーキテクチャを導入した。このアプローチは,同じ問題に対する以前の純粋な幾何学的方法よりも著しく優れていることを実証した。さらに,著者らは,外因性または姿勢依存形状情報を符号化する新しい汎関数演算子を導入し,古典的Laplace演算子のような純粋に固有の悪い演算子を補完した。この新しい演算子と結合して,この再構成ネットワークは,形状に関する不完全情報の存在下でさえ,非常に高い再構成精度を達成し,縮小した基底で表現されたソフトまたは汎関数マップを与えた。最後に,これらの演算子によって享受された乗法的関数代数を用いて,形状補間と形状類似性応用の文脈において,全く新しく見えない形状を合成することができることを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  基底 ,  *三次元 ,  内挿法 ,  学習 ,  線形性 ,  再構成 ,  Laplace演算子 ,  乗算 ,  汎関数 ,  関係代数
準シソーラス用語： *三次元形状 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 差分 ,  演算子 ,  3D形状 ,  復元