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#12
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
DeepSDFにCurriculumを与えて効率よく学習する手法の提案。DeepSDFなどのImplicit Neural Representationを用いる物体の表面形状の記述では学習が難しい．サンプル点の難易度・許容誤差・NNのモデルの複雑さを段階的に調整することで安定して高速に学習できるようになり，最終的なの性能も向上した．
新規性
Implicit Neural Representationの学習にCurriculum learningを導入した．徐々に学習が難しくなるよう，許容誤差を設定して小さくしていく．さらにネットワークのレイヤーを学習に合わせて追加していくことで学習しやすくする．サンプル点自体も表面からの距離・学習の進度に応じて重みづけを行う．
結果
DeepSDFをベースラインとして，各カリキュラム学習を導入することで最終的な性能が高くなることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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