抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ランダムウォークによるメッシュ表現は,深い学習に有益であることが示されている。ランダム性は実際に強力な概念である。しかし,価格-歩は,メッシュの非特性領域周辺に勝る可能性があり,それは,特に,ほんの数歩が利用されるとき,形状解析に有害であるかもしれない。単一メッシュ表現のために多重ウォークが使用されるという事実を利用する新しいウォークアテンション機構を提案した。重要なアイデアは,ウォークがメッシュの有意義な(意図的)特徴に関する情報と互いを提供するかもしれないということである。この相互情報を利用してメッシュの単一記述子を抽出した。これは,各個々の記述子の表現を改善するために注意を利用する一般的な注意機構とは異なる。本手法は,2つの基本的な3D形状解析タスク:分類と検索のためのSOTA結果を達成した。学習のためのメッシュサフスに沿った歩行の手ごろい。さらに,著者らのアプローチはメッシュ重要度検出への洞察を提供する。Copyright 2022 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】
