Few-Shot Unsupervised Implicit Neural Shape Representation Learning with Spatial Adversaries

📄 arXiv: 2408.15114v1 📥 PDF

作者: Amine Ouasfi, Adnane Boukhayma

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2024-08-27

备注: ICML 2024

💡 一句话要点

提出基于空间对抗的少样本无监督隐式神经形状表示学习方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 隐式神经表示 符号距离函数 对抗学习 三维重建 无监督学习

📋 核心要点

  1. 在无监督条件下，从稀疏点云学习神经SDF面临挑战，现有方法依赖平滑性先验，效果有限。
  2. 该论文提出利用形状周围的对抗样本进行正则化，从而改进学习到的SDF，提升形状表示的质量。
  3. 实验结果表明，该方法在合成和真实数据上均优于现有基线方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

隐式神经表示已成为一种强大的框架，用于捕获复杂的数据模态，涵盖从3D形状到图像和音频的广泛范围。在3D形状表示领域，神经符号距离函数（SDF）在忠实地编码复杂形状几何方面表现出卓越的潜力。然而，在缺乏ground truth监督的情况下，从稀疏3D点云中学习SDF仍然是一项非常具有挑战性的任务。虽然最近的方法依赖于平滑性先验来正则化学习，但我们的方法引入了一个正则化项，该正则化项利用形状周围的对抗样本来改进学习到的SDF。通过广泛的实验和评估，我们展示了我们提出的方法的有效性，突出了其在使用合成和真实数据改进SDF学习方面的能力，优于基线方法和最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在无监督条件下，如何从稀疏3D点云中学习高质量的神经符号距离函数（SDF）表示的问题。现有方法主要依赖于平滑性先验进行正则化，但这种方法在处理复杂形状时效果有限，容易产生过平滑的结果，无法准确捕捉形状的细节信息。

核心思路：论文的核心思路是利用对抗学习的思想，通过在形状周围引入对抗样本，迫使SDF网络学习更加鲁棒和准确的形状表示。具体来说，通过生成位于形状表面附近但被SDF网络错误分类的点，并将这些点作为负样本，从而引导网络学习更清晰的形状边界。

技术框架：整体框架包含一个SDF网络和一个对抗样本生成器。SDF网络负责预测空间中任意一点到形状表面的有符号距离。对抗样本生成器则负责生成位于形状表面附近，但被SDF网络错误分类的点。这两个模块通过对抗训练的方式进行优化，SDF网络努力准确预测距离，对抗样本生成器则努力找到SDF网络的弱点。

关键创新：论文的关键创新在于引入了空间对抗样本进行SDF学习的正则化。与传统的平滑性先验不同，对抗样本能够更有效地引导网络学习形状的几何细节，并提高对噪声和稀疏数据的鲁棒性。这种方法能够生成更准确、更鲁棒的SDF表示。

关键设计：对抗样本生成器通常采用梯度上升的方法，在SDF网络的输出上进行迭代优化，找到使得SDF预测值符号错误的点。损失函数包括SDF预测误差、对抗损失以及一些正则化项，例如对抗样本与真实形状表面的距离约束。SDF网络通常采用MLP结构，输入为空间坐标，输出为有符号距离。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在合成和真实数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在形状重建精度和鲁棒性方面均优于现有的基于平滑性先验的方法。具体来说，在重建精度指标上，该方法相比于基线方法有显著提升，尤其是在处理具有复杂几何细节的形状时，优势更加明显。对抗训练有效地提高了SDF网络对噪声和稀疏数据的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于三维重建、形状补全、物体识别、机器人抓取等领域。高质量的隐式神经形状表示能够提升三维场景理解和操作的精度和效率，为虚拟现实、增强现实和机器人技术的发展提供支持。未来，该方法可以扩展到动态场景和复杂拓扑结构的建模。

📄 摘要（原文）

Implicit Neural Representations have gained prominence as a powerful framework for capturing complex data modalities, encompassing a wide range from 3D shapes to images and audio. Within the realm of 3D shape representation, Neural Signed Distance Functions (SDF) have demonstrated remarkable potential in faithfully encoding intricate shape geometry. However, learning SDFs from sparse 3D point clouds in the absence of ground truth supervision remains a very challenging task. While recent methods rely on smoothness priors to regularize the learning, our method introduces a regularization term that leverages adversarial samples around the shape to improve the learned SDFs. Through extensive experiments and evaluations, we illustrate the efficacy of our proposed method, highlighting its capacity to improve SDF learning with respect to baselines and the state-of-the-art using synthetic and real data.