論文の概要: KAPLAN: A 3D Point Descriptor for Shape Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00096v2
• Date: Fri, 16 Oct 2020 11:21:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 06:47:07.768924
• Title: KAPLAN: A 3D Point Descriptor for Shape Completion
• Title（参考訳）: KAPLAN: シェイプコンプリートのための3Dポイントディスクリプタ
• Authors: Audrey Richard, Ian Cherabier, Martin R. Oswald, Marc Pollefeys, Konrad Schindler
• Abstract要約: KAPLANは、一連の2D畳み込みを通じて局所的な形状情報を集約する3Dポイント記述子である。 各平面において、正規点や平面間距離のような点特性は2次元グリッドに集約され、効率的な2次元畳み込みエンコーダを持つ特徴表現に抽象化される。 公開データセットの実験では、KAPLANが3D形状の完成のために最先端のパフォーマンスを達成することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.15764700137383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel 3D shape completion method that operates directly on unstructured point clouds, thus avoiding resource-intensive data structures like voxel grids. To this end, we introduce KAPLAN, a 3D point descriptor that aggregates local shape information via a series of 2D convolutions. The key idea is to project the points in a local neighborhood onto multiple planes with different orientations. In each of those planes, point properties like normals or point-to-plane distances are aggregated into a 2D grid and abstracted into a feature representation with an efficient 2D convolutional encoder. Since all planes are encoded jointly, the resulting representation nevertheless can capture their correlations and retains knowledge about the underlying 3D shape, without expensive 3D convolutions. Experiments on public datasets show that KAPLAN achieves state-of-the-art performance for 3D shape completion.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非構造点雲を直接操作し,ボクセルグリッドのような資源集約的なデータ構造を避ける新しい3次元形状補完手法を提案する。 そこで本研究では,局所的な形状情報を2次元畳み込みによって集約する3次元点記述子KAPLANを紹介する。 鍵となる考え方は、局所近傍の点を異なる向きを持つ複数の平面に投影することである。 各平面において、正規点や平面間距離のような点特性は2次元グリッドに集約され、効率的な2次元畳み込みエンコーダを持つ特徴表現に抽象化される。 すべての平面は共同で符号化されるので、結果として得られる表現はそれらの相関を捉え、高価な3D畳み込みなしに基礎となる3次元形状に関する知識を保持することができる。 公開データセットの実験では、KAPLANは3D形状の完成のために最先端のパフォーマンスを達成する。

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