デュアルグラフ畳み込みネットワークを用いた自己教師あり学習によるメッシュノイズ除去法

抄録

メッシュのノイズ除去は3Dスキャン後において不可欠な後処理である．本稿では，単一の入力メッシュだけを用いたノイズ除去法を提案する．提案法ではニューラルネットワークが構造的な信号をノイズ信号より早く復元する性質を利用し，ノイズ除去後の頂点位置と面法線をデュアルグラフ上で同期的に推定する．従来法との比較の結果，古典的なフィルタリング手法や大規模データをを用いた最新の深層学習法を上回る性能を達成した．