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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