....................................... Vi utvecklar ett generellt djupt neuralt nätverk som lär oss geometriska omvandlingar mellan punktuppsättningar, t.ex. från tvärsnittsprofiler till 3D-former, som visas. Användaren kan redigera profilerna för att skapa en interpolerande sekvens (överst). Vårt nätverk omvandlar dem alla till punktbaserade 3D-former. Vi introducerar P2P-NET, ett generellt djupt neuralt nätverk som lär sig geometriska omvandlingar mellan punktbaserade form representationer från två domäner, t.ex. meso-skeletoner och ytor, partiella och fullständiga skanningar, etc. Arkitekturen för P2P-NET är den av en dubbelriktad punkt deplacement nätverk, som omvandlar en källpunkt inställd till en förutsägelse av målpunkten satt med samma kardinalitet, och vice versa, genom att tillämpa punkt-wise deplacement vektorer lärt sig från data. P2P-NET tränas på parade former från käll- och måldomänerna, men utan att förlita sig på punkt-till-punkt-korrespondenser mellan käll- och målpunktsuppsättningarna. Träningsförlusten kombinerar två enkelriktade geometriska förluster, var och en genomdriver en formvis likhet mellan de förutsagda och målpunktsuppsättningarna, och en korsregleringsterm för att uppmuntra konsekvens mellan deplacementvektorer som går i motsatta riktningar. Vi utvecklar och presenterar flera olika applikationer som möjliggörs av våra generella dubbelriktade P2P-NET för att belysa effektiviteten, mångsidigheten och potentialen i vårt nätverk för att lösa en mängd olika punktbaserade formomvandlingsproblem.
I P2P-NET utvecklar REF ett punktförskjutningsnät som lär sig omvandlar mellan punktuppsättningar från två parade domäner.
P2P-NET: Bidirectional Point Displacement Net for Shape Transform
{'venue': 'ACM Transactions on Graphics(Proc. of SIGGRAPH), 37(4), 152:1-152:13, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}