論文の概要: Progressive Point Cloud Deconvolution Generation Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05361v1
• Date: Fri, 10 Jul 2020 13:07:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 22:08:00.564590
• Title: Progressive Point Cloud Deconvolution Generation Network
• Title（参考訳）: プログレッシブポイントクラウドデコンボリューション生成ネットワーク
• Authors: Le Hui, Rui Xu, Jin Xie, Jianjun Qian, Jian Yang
• Abstract要約: 潜在ベクトルから同一形状の多分解能点雲を生成できる有効点雲生成法を提案する。 局所的特徴写像と大域的特徴写像の異なる分解能を結合することにより、多層パーセプトロンを生成ネットワークとして利用し、多層点雲を生成する。 点雲の異なる分解能の形状を一定に保つため, 点雲デコンボリューション生成ネットワークをトレーニングするための形状保存対向損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.50448637246364
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose an effective point cloud generation method, which can generate multi-resolution point clouds of the same shape from a latent vector. Specifically, we develop a novel progressive deconvolution network with the learning-based bilateral interpolation. The learning-based bilateral interpolation is performed in the spatial and feature spaces of point clouds so that local geometric structure information of point clouds can be exploited. Starting from the low-resolution point clouds, with the bilateral interpolation and max-pooling operations, the deconvolution network can progressively output high-resolution local and global feature maps. By concatenating different resolutions of local and global feature maps, we employ the multi-layer perceptron as the generation network to generate multi-resolution point clouds. In order to keep the shapes of different resolutions of point clouds consistent, we propose a shape-preserving adversarial loss to train the point cloud deconvolution generation network. Experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,同じ形状の多解像度点雲を潜在ベクトルから生成できる有効点雲生成法を提案する。 具体的には,学習に基づく双方向補間を用いた新しいプログレッシブデコンボリューションネットワークを開発する。 学習に基づく双方向補間は点雲の空間的・特徴空間において行われ、点雲の局所幾何構造情報を活用できる。 低解像度の点雲から始まり、両側の補間と最大プール操作により、デコンボリューションネットワークは、高分解能の局所的および大域的な特徴マップを徐々に出力することができる。 局所的特徴マップと大域的特徴マップの異なる分解能を結合することにより,マルチレイヤ・パーセプトロンを生成ネットワークとして活用し,マルチレゾリューション・ポイント・クラウドを生成する。 点雲の異なる解像度の形状を一定に保つために,点雲逆畳み生成ネットワークを訓練するための形状保存逆損失を提案する。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。

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