: Exempel på korrespondens om datauppsättningen för FAUST-människor som erhållits genom den föreslagna ACNN-metoden. Visas är texturen överförs från vänster mest referensform till olika ämnen i olika poser med hjälp av vår korrespondens. Korrespondensen är nästan perfekt (endast mycket få mindre artefakter märks). Se text för mer information. Att upprätta överensstämmelse mellan former är ett grundläggande problem i geometrisk bearbetning, som uppstår i en mängd olika tillämpningar. Problemet är särskilt svårt i inställningen av icke-isometriska deformationer, liksom i närvaro av topologiskt buller och saknade delar, främst på grund av den begränsade förmågan att modellera sådana deformationer axiomatiskt. Flera av de senaste verken visade att man kan lära sig av exempel på olika formers omvandlingar. I detta dokument introducerar vi en inneboende konvolutionell neural nätverk arkitektur baserad på anisotropa diffusionskärnor, som vi kallar Anisotropic Convolutional Neural Network (ACNN). I vår konstruktion generaliserar vi konvolutioner till icke-Euklidiska domäner genom att bygga en uppsättning orienterade anisotropa diffusionskärnor och på detta sätt skapa en lokal inneboende polarrepresentation av datan ('patch'), som sedan korreleras med ett filter. Flera kaskader av sådana filter, linjära och icke-linjära operatörer staplas för att bilda ett djupt neuralt nätverk vars parametrar lärs genom att minimera en uppgiftsspecifik kostnad. Vi använder ACNN för att effektivt lära sig inneboende täta korrespondenser mellan deformerbara former i mycket utmanande miljöer, uppnå state-of-the-art resultat på några av de svåraste senaste korrespondens riktmärken.
Boscaini m.fl. REF utformar ett anisotropiskt konvolutionellt neuralt nätverk för att lära sig korrespondenser över olika former.
Learning shape correspondence with anisotropic convolutional neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}