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#46
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Implicit Surface Representationを用いた三次元形状記述における新規形状の最構成の高精度化．三次元形状のデータセットが十分な規模ではないことに着目し，形状最構成時に形状を表すコードだけではなく表現用のネットワークを最適化することで，データセットに吹く慣れていない新たな形状もうまく最構成することを目指す．
新規性
DeepSDFのアイデアで三次元形状を記述・学習するが，DeepSDFではテスト時の新規形状についてはLatentのみを最適化していたのに対しデコーダーも最適化する．このとき極端なLatentにならないように正則化項を導入．さらにSDFの勾配が各点で1になるようなロス関数も追加．
結果
ShapeNetの一部カテゴリで検証．形状のオートエンコーダーとしてDeepSDFよりも優れた最構成ができていることを評価．また，マルチビュー画像・スパースな点群から三次元最構成を行い，既存手法よりも良好な結果が得られた．
その他（なぜ通ったか？等）
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