Vi introducerar ett nytt ramverk för att lära sig tät korrespondens mellan deformerbara 3D-former. Befintliga inlärningsbaserade metoder modell form korrespondens som ett märkningsproblem, där varje punkt i en frågeform får en etikett som identifierar en punkt på någon referensdomän; korrespondensen konstrueras sedan en posteriori genom att komponera etiketter förutsägelser av två inmatningsformer. Vi föreslår ett paradigmskifte och utformar en strukturerad förutsägelsemodell i utrymmet för funktionella kartor, linjära operatörer som ger en kompakt representation av korrespondensen. Vi modellerar inlärningsprocessen via ett djupt resterande nätverk som tar täta deskriptorfält definierade på två former som ingång, och ger en mjuk karta mellan de två givna objekten. Den resulterande korrespondensen visas vara korrekt på flera utmanande riktmärken som omfattar flera kategorier, syntetiska modeller, verkliga skanningar med förvärv artefakter, topologiskt buller och partiskhet.
Litany och Al. REF tog täta deskriptorfält som definierades på två former som ingångar och upprättade en mjuk karta mellan de två givna objekten, vilket möjliggör end-to-end utbildning.
Deep Functional Maps: Structured Prediction for Dense Shape Correspondence
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}