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#91
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
SDF等の表面形状に関する教師データ無しで，疎な三次元点群のみから表面形状を推定するネットワークを学習する手法の提案．予め表面までの距離を事前知識をとして学習しておき，SDFの学習時には近傍で生成したクエリ点を推定中のSDFを利用して表面に投影し，事前知識を利用して適切な点に投影できているかを判別することで学習する．
新規性
既存の点群のみから三次元再構成を行う手法は密度の低い三次元点群でうまく動かないことを指摘，これに対応するためのアプローチとしてOn-Surface Priorを利用するアプローチを提案．事前に局所点群で記述された表面までのクエリ点からの距離を推定するネットワークを学習しておき，SDFの推論時にはクエリ点近傍の局所点群に対する距離の教師信号として事前に学習したネットワークを利用する．
結果
ShapeNet，SceneNet，3D Scene，Paris-rue-Madaneで検証し，各種データセットについて様々な実験条件で高い性能を達成した．Ablation Studyとして提案するUDFが優れた性能を実現していること，ハイパーパラメータが妥当であること，汎化性能，ノイズへのロバストさを評価している．
その他（なぜ通ったか？等）
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