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#294
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Implicit Moving Least-Squares Functions (IMLS)による三次元形状表現を深層学習で行う．三次元形状をコントロール点における値で記述し，IMLSは任意の三次元点についてコントロール点からの距離に応じた重み付き和で関数値を記述，等高面で形状を記述する手法であり，このようなコントロール点をOctreeベースの3D CNNで学習する．
新規性
IMLSによる三次元形状表現をOctreeを用いたニューラルネットワークで記述した点が新規．関数としてSDFを用い，Octreeで記述されたボクセルの各領域についてコントロール点の座標と法線，値を出力するように学習する．
結果
ShapeNetの一部を用いて形状再構成を行い，高い再構成性能と法線一致率を達成した．さらに学習データとして与えていないクラスの三次元形状についても汎化することを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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