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#392
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元空間に配置した点群に紐付いたローカルな潜在ベクトルを利用して，Implicit Functionを用いた三次元形状の記述を行う手法DCC-DIFの提案．距離に応じた重み付き和で空間中の任意の点の潜在ベクトルを得てSDFを出力するように学習する．オートデコーダーの枠組みでSDFを学習して表面形状を記述．
新規性
非グリッドな点群に特徴量を紐づけることで，記述したい形状の空間解像度にあわせて潜在ベクトルを配置しNeural Fieldを構成した点が新規．潜在ベクトルの配置を最適化するため，再構成誤差の大きな点に近づくようなロス関数を用いることで，動的に潜在ベクトルの位置を更新する．
結果
ShapeNetのサブセットで評価．後段のデコーダーとしてIM-Net構造を利用し，NGLODと条件を揃えて学習し比較，既存手法よりも良好な表面再構成を実現している．
その他（なぜ通ったか？等）
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