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#775
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
自己教師で三次元形状の非剛体変形を学習する手法を提案．入力される三次元形状は離散的なSDFグリッドで与え，3DCNNで特徴を計算，形状を記述するグラフのパラメータと出力する．このときパーツに対応する位置・姿勢と重みを出力し，このパラメータからパーツごとのSDFを計算，推定した重みで足し合わせて形状全体を再構成する．
新規性
SDFとグラフを組み合わせて三次元形状をモデル化し，非剛体変形を学習できるようにした点が新規．グラフの接続に関するパラメータを共有しておき，入力される各シーンについてノードの関係は一貫するようにしつつパーツの位置・姿勢はシーンに応じて，形状はImplicit FunctionによるSDFで柔軟に学習できるようにした．
結果
DeformingThings4Dで学習・評価，また実シーンでの検証として4台のKinect Azureによって計測されたデータでも学習・評価を行った．提案法により適切なパーツの対応関係が得られていること，再構成誤差が既存手法よりも小さいことを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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