形状マッチングのための弱教師付き深層関数マップ【JST・京大機械翻訳】

Sharma Abhishek; Ovsjanikov Maks

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219654129874 整理番号：22P0195061

形状マッチングのための弱教師付き深層関数マップ【JST・京大機械翻訳】

Weakly Supervised Deep Functional Map for Shape Matching

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発行年： 2020年09月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,様々な正則化項とともに,損失関数の範囲と共に,完全教師つきから完全教師なしまで,様々な深い機能マップが提案されている。しかし,深い機能マップパイプラインの最少成分であり,そのような成分が,深い機能マップに関するすべての最近の研究を統一または一般化するかどうかは,まだ明らかではない。異なる損失関数,教師つきおよび教師なしで,最新の結果の状態を得るための経験的最小成分を示した。さらに,フルツーフルと部分的完全形状マッチングの両方に対して設計した新しいフレームワークを提案し,いくつかのベンチマークデータセット上の最先端結果の状態を,有意なマージンによる完全教師つき手法でさえ凌駕した。著者らのコードは,https://github.com/Not IITian/Weakly supervised Functional mapで公的に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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