#781
summarized by : Naoya Chiba
Generative PointNet: Deep Energy-Based Learning on Unordered Point Sets for 3D Generation, Reconstruction and Classification

どんな論文か?

エネルギーベースの三次元点群生成手法.簡略化したPointNet構造のネットワークが入力点群に対応するエネルギーを出力するようにモデル化し,ランジュバン動力学による勾配ベースのMCMCで敵対的なサンプルを逐次生成する.生成されたサンプルとデータセット内のサンプルを用いてネットワークの学習を行う.
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新規性

三次元点群に対しランジュバン動力学を用いたサンプル生成とそれに基づくエネルギーベースの三次元点群生成を行った点が新規.ノイズ点群を入力としてその点群に対応する勾配とガウスノイズで点群を反復更新することにより点群を生成することができる.ネットワークはこの生成された点群と正しいデータ点群を見分けるように学習する.

結果

ModelNet10の点群をい生成,一番近いデータセット中も形状との最構成誤差が既存手法よりも小さいこと,テータセット点群のうち多くの種類生成できていることを評価.様々な形状の点群を精度良く生成できていることを確認した.

その他(なぜ通ったか?等)