非结构化三维网格上本征对应学习的简单方法
计算机视觉与模式识别
2018-09-28 v2 图形学
摘要
当利用机器学习近期进展处理几何处理任务时，三维几何的表示问题至关重要。对于常见的非结构化表面网格，最先进的方法依赖于基于块或基于映射的技术，这些技术引入重采样操作以结构化和规则的方式编码邻域信息。我们研究是否可以避免此类重采样，并提出了一种简单直接的编码方法。该方法不仅因其简洁性提高了处理效率——其直接性也避免了任何数据保真度的损失。为评估所提方法，我们在具有挑战性的本征非刚性形状对应估计领域进行了一系列实验。与当前方法的比较中，我们观察到我们的方法能够取得极具竞争力的结果。
引用
@article{arxiv.1809.06664,
title = {A Simple Approach to Intrinsic Correspondence Learning on Unstructured 3D Meshes},
author = {Isaak Lim and Alexander Dielen and Marcel Campen and Leif Kobbelt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.06664},
year = {2018}
}
备注
Presented at the ECCV workshop on Geometry meets Deep Learning