論文の概要: TearingNet: Point Cloud Autoencoder to Learn Topology-Friendly Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10187v4
• Date: Sat, 4 Sep 2021 18:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 21:13:07.961812
• Title: TearingNet: Point Cloud Autoencoder to Learn Topology-Friendly Representations
• Title（参考訳）: TearingNet: トポロジフレンドリーな表現を学ぶためのポイントクラウドオートエンコーダ
• Authors: Jiahao Pang, Duanshun Li, Dong Tian
• Abstract要約: 本稿では,固定長ディスクリプタを用いたポイントクラウドの表現に挑戦する自動エンコーダTearingNetを提案する。 我々のTeringNetは、提案されたTeringネットワークモジュールと、相互に反復的に相互作用するFoldingネットワークモジュールによって特徴付けられる。 実験は、点雲の再構成や、ベンチマークよりもトポロジに優しい表現を生成するという点で、我々の提案の優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.318695890515613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Topology matters. Despite the recent success of point cloud processing with geometric deep learning, it remains arduous to capture the complex topologies of point cloud data with a learning model. Given a point cloud dataset containing objects with various genera, or scenes with multiple objects, we propose an autoencoder, TearingNet, which tackles the challenging task of representing the point clouds using a fixed-length descriptor. Unlike existing works directly deforming predefined primitives of genus zero (e.g., a 2D square patch) to an object-level point cloud, our TearingNet is characterized by a proposed Tearing network module and a Folding network module interacting with each other iteratively. Particularly, the Tearing network module learns the point cloud topology explicitly. By breaking the edges of a primitive graph, it tears the graph into patches or with holes to emulate the topology of a target point cloud, leading to faithful reconstructions. Experimentation shows the superiority of our proposal in terms of reconstructing point clouds as well as generating more topology-friendly representations than benchmarks.
• Abstract（参考訳）: トポロジーが重要だ。 幾何深層学習によるポイントクラウド処理が最近成功したにもかかわらず、ポイントクラウドデータの複雑なトポロジを学習モデルで捉えることは難しい。 様々な属のオブジェクトや複数のオブジェクトのシーンを含むポイントクラウドデータセットが与えられた場合,固定長ディスクリプタを用いてポイントクラウドを表現するという課題に対処するオートエンコーダであるTeringNetを提案する。 既定のゼロ属(例えば2d平方パッチ)のプリミティブをオブジェクトレベルのポイントクラウドに直接変形させる既存の作品とは異なり、このティアリングネットは、提案されたティアリングネットワークモジュールと、反復的に相互作用する折り畳みネットワークモジュールによって特徴付けられる。 特に、Teringネットワークモジュールは、ポイントクラウドトポロジを明示的に学習する。 原始グラフの端を破ることによって、グラフをパッチや穴で破り、対象の点雲の位相をエミュレートし、忠実な再構成をもたらす。 実験により,本提案の提案は,ベンチマークよりもトポロジーにやさしい表現を生成するだけでなく,ポイントクラウドの再構築という面で優れていることが示された。

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