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#408
summarized by : Takayuki Semitsu
どんな論文か？
2D上の点から2D/3Dの点へ移すSurface MapをNeural Networkで表現するNeural Surface Mapsを提案する。微分可能であるためend-to-endに学習可能であり、カバの球面表現を牛の球面表現に変換(図中h)した後、牛の3D表現に変換(図中ψ)するなど、変換の合成が可能。
新規性
ニューラルネットワークを使ってSurfaceを表現する従来手法はパラメータを入力とする形状の復元を目的としていたが、提案手法は2D-2D/3D変換の学習に用いる点が新しい。2D-2D変換では歪みのできるだけ少ない変換の学習など、表面に関する微分可能な目的関数を定義して使うことができる。
結果
あるオブジェクトのSurfaceから別のオブジェクトのSurfaceへマッピングするSurface-to-Surfaceマッピングについて評価。
その他（なぜ通ったか？等）
http://geometry.cs.ucl.ac.uk/projects/2021/neuralmaps/
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