Tredimensionella geometriska data erbjuder en utmärkt domän för att studera representationsinlärning och generativ modellering. I detta dokument tittar vi på geometriska data som representeras som punktmoln. Vi introducerar ett djup AutoEncoder (AE) nätverk med toppmodern återuppbyggnad kvalitet och generalisering förmåga. De inlärda representationerna överträffar befintliga metoder på 3D-igenkänningsuppgifter och möjliggör formredigering via enkla algebraiska manipulationer, såsom semantisk delredigering, form analogier och forminterpolering, samt formkomplettering. Vi utför en grundlig studie av olika generativa modeller inklusive GANs som arbetar på de råa punktmolnen, avsevärt förbättrade GANs tränas i den fasta latent utrymme av våra AEs, och Gaussian Mixing Models (GMMs). För att kvantitativt utvärdera generativa modeller inför vi mått på prov trohet och mångfald baserat på matchningar mellan uppsättningar av punktmoln. Intressant nog visar vår utvärdering av generalisering, trohet och mångfald att GMMs tränas i latent utrymme av våra AEs ger de bästa resultaten totalt sett.
REF införa en djup autoencoder nätverk för form representation och generering.
Learning Representations and Generative Models for 3D Point Clouds
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}