論文の概要: Learning Graph-Convolutional Representations for Point Cloud Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02578v1
• Date: Mon, 6 Jul 2020 08:11:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 03:20:57.054929
• Title: Learning Graph-Convolutional Representations for Point Cloud Denoising
• Title（参考訳）: Point Cloud Denoisingのためのグラフ畳み込み表現の学習
• Authors: Francesca Pistilli, Giulia Fracastoro, Diego Valsesia, Enrico Magli
• Abstract要約: 本稿では,学習ベースのポイントクラウド処理手法で発生する置換不変問題に対処可能なディープニューラルネットワークを提案する。 ネットワークは完全に畳み込み可能で、近傍グラフを動的に構築することで、機能の複雑な階層を構築することができる。 特に高騒音レベルと実LiDARスキャンで遭遇したような構造ノイズの存在の両方において堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.557988478764997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point clouds are an increasingly relevant data type but they are often corrupted by noise. We propose a deep neural network based on graph-convolutional layers that can elegantly deal with the permutation-invariance problem encountered by learning-based point cloud processing methods. The network is fully-convolutional and can build complex hierarchies of features by dynamically constructing neighborhood graphs from similarity among the high-dimensional feature representations of the points. When coupled with a loss promoting proximity to the ideal surface, the proposed approach significantly outperforms state-of-the-art methods on a variety of metrics. In particular, it is able to improve in terms of Chamfer measure and of quality of the surface normals that can be estimated from the denoised data. We also show that it is especially robust both at high noise levels and in presence of structured noise such as the one encountered in real LiDAR scans.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドは、ますます関連性の高いデータタイプであるが、ノイズによってしばしば破損する。 本稿では,グラフ畳み込み層に基づく深層ニューラルネットワークを提案する。 ネットワークは完全畳み込みであり、点の高次元特徴表現間の類似性から近傍グラフを動的に構築することで、複雑な特徴階層を構築することができる。 理想曲面への近接を促進する損失と組み合わせると、提案手法は様々な測定値の最先端手法を大幅に上回る。 特に、Chamfer測度や、偏微分データから推定できる表面正規値の品質の観点から改善することができる。 また,高ノイズレベルと実際のライダースキャンで発生するような構造化雑音の存在の両方において,特に頑健であることを示す。

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