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#391
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Neural Implicit Functionを用いた形状記述手法GIFSの提案．各点におけるSDFやOccupancyで記述すると，面だけ（非水密）の形状や多層の形状を表現できないという問題に対し，任意の二点間に面があるかを判別するモデルを学習することで，二値分類問題に帰着させた．これにより単なるUDFよりきれいで扱いやすい形状記述を実現．
新規性
クエリとしてニ点を与えることでより一般の（非水密，多層）表面形状を記述できるようしにしたGeneralized Shape Representationが新規．ネットワークの実装としては点群からグリッド上で特徴を記述・サンプルした二点に対応する特徴量を選択してデコードし二値分類をするよう学習する．さらに各点の特徴量からUDFを推定することでよりきれいな出力がえられた．
結果
ShapeNetのCarで検証，水密メッシュと非水密メッシュの両方の設定で高い再構成性能を達成しており，定性的にも優れた形状再構成がなされている．学習したクラス以外にも利用できることも確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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