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#734
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
二つの三次元形状間のスムーズな補間を形状間の対応点のアノテーションなしで学習する手法の提案．ネットワークは二つの三次元形状と変化量を入力としてそれらの間の各頂点の補間フローを出力し，補間フローを頂点座標に足し合わせることで目的の中間形状を推定する．このとき剛体変換に近づくようなロスと測地線距離を用いたロスを用いて，自然な形状補間になることを期待する．
新規性
教師なしで三次元形状間の対応とその間の補間を推定する点が新規．三次元形状をEdgeConvとGlobal Max-poolingを重ねて用いたネットワークで処理し特徴量を計算，さらに変化量を合わせて入力し同様のネットワークで頂点ごとの補間フローを出力．学習時は補間の両端が入力形状に一致することに加え，変換がもっともらしくなるようなロスを導入し学習する．
結果
FAUSTとSHREC20データセットと独自のGSHデータセットで対応付けが正しく行えるかを評価し，構造的な対応をうまく推定できていることを確認した．またFAUSTとMANOデータセットで形状補間がうまくできていることを確認した．さらに教師なしで形状の内挿ができることを利用して，Implicit Functionによる形状再構成のデータ拡張に利用できることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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