The computation of correspondences between shapes is a principal task in shape analysis. To this end, methods based on partial differential equations (PDEs) have been established, encompassing e.g. the classic heat kernel signature as well as numerical solution schemes for geometric PDEs. In this work we focus on the latter approach. We consider here several time stepping schemes. The goal of this investigation is to assess, if one may identify a useful property of methods for time integration for the shape analysis context. Thereby we investigate the dependence on time step size, since the class of implicit schemes that are useful candidates in this context should ideally yield an invariant behaviour with respect to this parameter. To this end we study integration of heat and wave equation on a manifold. In order to facilitate this study, we propose an efficient, unified model order reduction framework for these models. We show that specific $l_0$ stable schemes are favourable for numerical shape analysis. We give an experimental evaluation of the methods at hand of classical TOSCA data sets.


翻译:形状之间的对应关系计算是形状分析中的核心任务。为此,基于偏微分方程的各类方法已被建立,包括经典热核签名以及几何偏微分方程的数值求解方案。本文聚焦于后者,考虑多种时间步进格式。本研究旨在评估能否为形状分析中的时间积分方法识别出有用特性。我们考察了时间步长依赖性,因为此类情境中具有潜在应用价值的隐式格式应理想地展现出对该参数的不变性。为此,我们研究了流形上热方程与波动方程的积分过程。为便于研究,我们提出了一个针对这些模型的高效统一降阶框架。研究表明,特定的$l_0$稳定格式更适用于数值形状分析。最后,我们在经典TOSCA数据集上对各类方法进行了实验评估。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
50+阅读 · 2021年1月6日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
最新内容
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:23
《反无人机系统传感器融合》90页报告
专知会员服务
4+阅读 · 今天14:57
运用人工智能与卫星通信驱散“战争迷雾”
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:45
ACL 2026 | LLMSurgeon:从生成文本诊断大模型训练数据
【综述】世界模型:架构、方法、推理与应用全景
综述 | OPSD:大语言模型的在线策略自蒸馏
专知会员服务
3+阅读 · 6月1日
帕兰蒂尔Maven:军事人工智能的新纪元
专知会员服务
8+阅读 · 6月1日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
50+阅读 · 2021年1月6日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员