Many innovative applications require establishing correspondences among 3D geometric objects. However, the countless possible deformations of smooth surfaces make shape matching a challenging task. Finding an embedding to represent the different shapes in high-dimensional space where the matching is easier to solve is a well-trodden path that has given many outstanding solutions. Recently, a new trend has shown advantages in learning such representations. This novel idea motivated us to investigate which properties differentiate these data-driven embeddings and which ones promote state-of-the-art results. In this study, we analyze, for the first time, properties that arise in data-driven learned embedding and their relation to the shape-matching task. Our discoveries highlight the close link between matching and smoothness, which naturally emerge from training. Also, we demonstrate the relation between the orthogonality of the embedding and the bijectivity of the correspondence. Our experiments show exciting results, overcoming well-established alternatives and shedding a different light on relevant contexts and properties for learned embeddings.


翻译:许多创新应用都需要在 3D 几何天体中建立对应。 然而, 光滑表面的无数可能的变形使得形状与一项挑战性任务相匹配。 找到一个嵌入以代表高维空间中不同形状, 匹配比较容易解决的形状, 是一条非常坚固的路径。 最近, 一个新的趋势在学习这种表达方式方面显示出优势。 这个新想法促使我们调查这些数据驱动的嵌入和那些促进最先进结果的属性。 在这项研究中, 我们首次分析了数据驱动的学习嵌入及其与形状匹配任务的关系中产生的属性。 我们的发现凸显了匹配与平滑之间的密切联系, 后者自然从培训中产生。 另外, 我们还展示了嵌入和对应的两面性之间的关系。 我们的实验展示了令人振奋的结果, 克服了完善的替代方法,并对相关背景和特性进行了不同的透视, 以便学习嵌入。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
20+阅读 · 2021年9月22日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月18日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员