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#22
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
ノイズを含む三次元点群からメッシュを生成する手法Point2Surfの提案．クエリ点を中心に点群全体から点をサンプリングして得られるグローバル特徴量によるSigned Distanceと，クエリ点近傍の点群から得られる局所形状に対応したAbsolute Distanceに分けてそれぞれNNでモデル化して学習する．
新規性
高精度な表面形状の再構成のために内側/外側を表す符号と表面からの絶対値距離に分離して学習するアプローチをとった．点群の正規化のため並進・スケールを正規化した後QSTNによって回転も正規化する．点群自体はPointNetでLocal，Globalそれぞれエンコードして特徴量とし，クエリ点と結合してMLPでImplicit Functionとして実装する．
結果
ABCデータセットで学習し，ABCデータセットと知られた形状データによるFamousデータセットで検証する．BlenSorによってランダムなセンサをシミュレート・ノイズを加えた点群を用いて学習する．DeepSDFとAtlasNet，SPRと比較して低ノイズかつトポロジーの正しいメッシュを再構成できた．
その他（なぜ通ったか？等）
パッチベースでグローバルとローカルを分離して学習・統合することでDeepSDFなどのグローバル特徴量のみで扱うよりも高精度なメッシュ再構成を実現した．
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