Olika semantiska 3D-attribut såsom segmenteringsmasker, geometriska egenskaper, nyckelpunkter och material kan kodas som per-punktsondfunktioner på 3D-geometrier. Med tanke på en samling av relaterade 3D-former, vi överväger hur man gemensamt analysera sådana sond funktioner över olika former, och hur man upptäcker gemensamma latenta strukturer med hjälp av ett neuralt nätverk - även i avsaknad av korrespondens information. Vårt nätverk är utbildat på punktmoln representationer av form geometri och tillhörande semantiska funktioner på den punkten moln. Dessa funktioner uttrycker en gemensam semantisk förståelse av formerna men samordnas inte på något sätt. Till exempel, i en segmentering uppgift, funktionerna kan vara indikator funktioner godtyckliga uppsättningar av form delar, med den särskilda kombinationen inblandade inte känd för nätverket. Vårt nätverk kan producera en liten ordbok av basfunktioner för varje form, en ordbok vars spännvidd inkluderar de semantiska funktioner som tillhandahålls för den formen. Även om våra former har oberoende diskretiseringar och inga funktionella korrespondenser tillhandahålls, kan nätverket generera latenta baser, i en konsekvent ordning, som återspeglar den delade semantiska strukturen bland formerna. Vi visar hur effektiv vår teknik är i olika segmenterings- och keypoint-applikationer.
Djupa funktionella ordböcker REF ger en liten ordbok av basfunktioner för varje form, en ordbok vars spännvidd inkluderar de semantiska funktioner som tillhandahålls för den formen.
Deep Functional Dictionaries: Learning Consistent Semantic Structures on 3D Models from Functions
{'venue': 'NeurIPS 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}