Processen att anpassa ett par former är en grundläggande funktion i datorgrafik. Traditionella tillvägagångssätt är starkt beroende av att matcha motsvarande punkter eller funktioner för att styra anpassningen, ett paradigm som vacklar när betydande form delar saknas. Dessa tekniker inkluderar i allmänhet inte tidigare kunskap om förväntade formegenskaper, vilket kan bidra till att kompensera för eventuella vilseledande signaler som lämnas av felaktigheter som visas i inmatningsformerna. Vi presenterar en strategi baserad på ett djupt neuralt nätverk, utnyttja form dataset för att lära sig en form-medveten innan för käll-till-mål-anpassning som är robust för att forma ofullständighet. I avsaknad av jordsanningar för övervakning, utbildar vi ett nätverk om uppgiften att forma anpassning med hjälp av ofullständiga former som genereras från full form för självövervakning. Vårt nätverk, som kallas ALIGNet, är tränat för att warpa kompletta källformer till ofullständiga mål, som om målformerna var färdiga, vilket i huvudsak gör anpassningen partiell-form agnostic. Vi strävar efter att nätverket ska utveckla specialiserad expertis över de gemensamma egenskaperna hos formerna i varje dataset och därigenom uppnå en högre nivå förståelse av den förväntade formen utrymme som en lokal strategi skulle vara omedvetna om. Vi begränsar ALIGNet genom en anisotrop total variation identitet legalisering för att främja bitvis släta deformationsfält, underlättar både partiell-form agnosticism och efter-deformation applikationer. Vi visar att ALIGNet lär sig att anpassa geometriskt distinkta former och kan härleda rimliga kartläggningar även när målformen är betydligt ofullständig. Vi visar att vårt nätverk lär sig de vanliga förväntade egenskaperna av formsamlingar utan övermontering eller memorering, vilket gör det möjligt att producera rimliga deformationer på osedda data under testtiden.
REF använde volymetriska form representationer för att träna ett nät för att regressera rutnätsbaserade warpfält för att anpassa formarna, och tillämpade den uppskattade deformationen på den ursprungliga maskan.
ALIGNet: Partial-Shape Agnostic Alignment via Unsupervised Learning
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}