論文の概要: GRNet: Gridding Residual Network for Dense Point Cloud Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03761v4
• Date: Mon, 20 Jul 2020 11:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 21:31:49.444764
• Title: GRNet: Gridding Residual Network for Dense Point Cloud Completion
• Title（参考訳）: GRNet:Dense Point Cloud Completionのためのグリッド残留ネットワーク
• Authors: Haozhe Xie, Hongxun Yao, Shangchen Zhou, Jiageng Mao, Shengping Zhang, Wenxiu Sun
• Abstract要約: 完全な3Dポイントクラウドを不完全なクラウドから推定することは、多くのビジョンやロボティクスアプリケーションにおいて重要な問題である。 本稿では,ポイントクラウド補完のための新しいGridding Residual Network(GRNet)を提案する。 実験結果から,提案したGRNetはShapeNet,Completion3D,KITTIベンチマークの最先端手法に対して良好に動作することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.43648460932248
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Estimating the complete 3D point cloud from an incomplete one is a key problem in many vision and robotics applications. Mainstream methods (e.g., PCN and TopNet) use Multi-layer Perceptrons (MLPs) to directly process point clouds, which may cause the loss of details because the structural and context of point clouds are not fully considered. To solve this problem, we introduce 3D grids as intermediate representations to regularize unordered point clouds. We therefore propose a novel Gridding Residual Network (GRNet) for point cloud completion. In particular, we devise two novel differentiable layers, named Gridding and Gridding Reverse, to convert between point clouds and 3D grids without losing structural information. We also present the differentiable Cubic Feature Sampling layer to extract features of neighboring points, which preserves context information. In addition, we design a new loss function, namely Gridding Loss, to calculate the L1 distance between the 3D grids of the predicted and ground truth point clouds, which is helpful to recover details. Experimental results indicate that the proposed GRNet performs favorably against state-of-the-art methods on the ShapeNet, Completion3D, and KITTI benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 不完全なものから完全な3dポイントクラウドを推定することは、多くのビジョンとロボティクスアプリケーションにおいて重要な問題である。 主流の手法(pcnやtopnetなど)は、ポイントクラウドを直接処理するために多層パーセプトロン(mlps)を使用しており、ポイントクラウドの構造やコンテキストが十分に考慮されていないため、詳細が失われる可能性がある。 この問題を解決するため、3次元グリッドを中間表現として、無順序点雲を正則化する。 そこで我々は,ポイントクラウド補完のための新しいGridding Residual Network (GRNet)を提案する。 特に、GriddingとGridding Reverseという2つの新しい異なる層を考案し、構造情報を失うことなくポイントクラウドと3Dグリッドを変換する。 また,コンテキスト情報を保存する隣接点の特徴を抽出するために,微分可能な立方体特徴サンプリング層を提案する。 さらに,新たな損失関数,すなわちグリッドロスを設計し,予測された3次元グリッドと地上の真理点雲との間のl1距離を計算し,詳細を復元する。 実験結果から,提案したGRNetはShapeNet,Completion3D,KITTIベンチマークの最先端手法に対して良好に動作することがわかった。

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