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#156
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
グラフ畳み込みを用いたメッシュの変形推定によるメッシュのオートエンコーダー．頂点の位置や変位を直接推定するのではなく，Embedded Deformation Layerという低解像度メッシュの変形を経由し，CoMAで提案されたグラフ畳み込みを用いてmulti-resolutionで畳み込みを行うことで推定する．深度画像からメッシュの推定，
新規性
メッシュの変形を低解像度のメッシュの変形で記述し，グラフ畳み込みで学習するアイデアが新規．オブジェクトのテンプレートメッシュと，それより解像度を下げたメッシュを用意し，この低解像度メッシュの変形の線形結合でメッシュの変形を記述する．低解像度メッシュの変形は，オイラー角と並進ベクトルによる剛体変換をを頂点ごとに記述する．
結果
Dynamic Faust（人体），SynHand5M（手），Cloth（テクスチャのない布），CoMA Dataset（顔）において深度画像からメッシュを推定．十分なLatent Vectorの次元を確保すれば再構成誤差が小さくなること，用意したベースライン手法よりも優れた再構成性能であること，頂点座標を推定する手法よりもアーチファクトが出にくいことを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
モデルベースと頂点ベースの中間にようなアプローチでメッシュの変形に関するオートエンコーダーを提案していて面白い．
http://gvv.mpi-inf.mpg.de/projects/DEMEA/
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