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 nätverk för punktmoln, som överträffar den senaste tekniken i 3D-igenkänning uppgifter. Vi designar också GAN-arkitekturer för att generera nya punktmoln. Viktigt, vi visar att genom att träna GAN i latent utrymme lärt sig av autoencoder, vi kraftigt öka GAN: s data-genererande kapacitet, skapa betydligt mer varierande och realistiska geometrier, med mycket enklare arkitekturer. Den uttrycksfulla kraften i våra lärda inbäddningar, som erhållits utan mänsklig övervakning, möjliggör grundläggande formredigeringsprogram via enkla algebraiska manipulationer, såsom semantisk delredigering och interpolering.
Achlioptas m.fl. föreslås LatentGAN genom att införa en ny djup auto-encoder nätverk med toppmodern återuppbyggnad kvalitet och generalisering förmåga för punkt cloud data REF.
Representation Learning and Adversarial Generation of 3D Point Clouds
{'venue': '35th International Conference on Machine Learning (ICML), 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}