論文の概要: Improved Deep Point Cloud Geometry Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09043v2
• Date: Wed, 24 Jun 2020 12:56:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 18:51:07.695598
• Title: Improved Deep Point Cloud Geometry Compression
• Title（参考訳）: 深点雲幾何圧縮の改良
• Authors: Maurice Quach, Giuseppe Valenzise, Frederic Dufaux
• Abstract要約: 深部クラウド圧縮を改善するためのコントリビューションセットを提案する。 提案した改良の最適組み合わせは、G-PCCトリソアップと5.50(6.48)dBのオクツリーと6.84(5.95)dBのBD-PSNRゲインを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.936043362876651
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point clouds have been recognized as a crucial data structure for 3D content and are essential in a number of applications such as virtual and mixed reality, autonomous driving, cultural heritage, etc. In this paper, we propose a set of contributions to improve deep point cloud compression, i.e.: using a scale hyperprior model for entropy coding; employing deeper transforms; a different balancing weight in the focal loss; optimal thresholding for decoding; and sequential model training. In addition, we present an extensive ablation study on the impact of each of these factors, in order to provide a better understanding about why they improve RD performance. An optimal combination of the proposed improvements achieves BD-PSNR gains over G-PCC trisoup and octree of 5.50 (6.48) dB and 6.84 (5.95) dB, respectively, when using the point-to-point (point-to-plane) metric. Code is available at https://github.com/mauriceqch/pcc_geo_cnn_v2 .
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドは3Dコンテンツにとって重要なデータ構造として認識されており、仮想現実や混成現実、自律運転、文化遺産など、多くのアプリケーションにおいて不可欠である。 本稿では,エントロピー符号化のためのスケールハイパープリオールモデルの利用,より深い変換の利用,焦点損失におけるバランスの異なる重み,デコードのための最適なしきい値設定,逐次モデルトレーニングなど,深点クラウド圧縮を改善するための一連の貢献について述べる。 さらに,これらの因子がrd性能を改善する理由をよりよく理解するために,これらの因子が与える影響に関する広範囲なアブレーション研究を行った。 G-PCCトリソープと5.50(6.48) dBと6.84(5.95) dB(5.95) dB(ポイント・ツー・ポイント・ツー・プレーン)メートル法)の2倍のBD-PSNRゲインが得られる。 コードはhttps://github.com/mauriceqch/pcc_geo_cnn_v2で入手できる。

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