Bu sitedeki içerik yapay zeka (AI) veya makine çeviri teknolojisi kullanılarak çevrilmiştir ve hatalar içerebilir.

Skip to content
3D
Artificial Intelligence

İçsel Vektör Isı Ağı

View Publication

Author

Alexander Gao (Roblox + Maryland Üniversitesi), Maurice Chu (Roblox), Mubbasir Kapadia (Roblox), Ming C. Lin (Maryland Üniversitesi), Hsueh-Ti Derek Liu (Roblox)

Venue

2024 Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı

Abstract

Vektör alanları, birçok bilim ve mühendislik uygulamasında akışları temsil etmek ve modellemek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu makale, 3D'ye gömülü manifold yüzeylerde içsel olarak tanımlanan teğet vektör alanlarını öğrenmek için yeni bir sinir ağı mimarisini tanıtmaktadır. Yüzeylerde vektör alanlarını öğrenmeye yönelik önceki yaklaşımlar, vektörleri çok boyutlu skaler alanlar olarak ele alır ve kanalları ayrı ayrı işlemek için geleneksel skaler değerli mimariler kullanır, bu nedenle vektör alanının temel içsel özelliklerini korumada başarısız olur. Bu çalışmanın temel fikri, vektör değerli özellik verilerini yüzey boyunca uzamsal olarak yaymak için eğitilebilir bir vektör ısı difüzyon modülü sunmaktır; bunu, vektör değerli nöronlardan oluşan önerdiğimiz mimariye dahil ediyoruz. Mimari, girdinin katı hareketine, izometrik deformasyona ve yerel teğet tabanlarının seçimine karşı değişmez olup, yüzeyin ayrıştırılmasına karşı da sağlamdır. Vektör Isı Ağımızı üçgen ağlar üzerinde değerlendiriyor ve değişmez özelliklerini deneysel olarak doğruluyoruz. Ayrıca, dörtgen ağ oluşturma gibi kullanışlı endüstriyel uygulamalarda yöntemimizin etkinliğini de gösteriyoruz.