論文の概要: Learning-based lossless compression of 3D point cloud geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14700v2
• Date: Tue, 20 Apr 2021 09:29:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 14:54:51.795277
• Title: Learning-based lossless compression of 3D point cloud geometry
• Title（参考訳）: 学習に基づく3次元点雲形状の無損失圧縮
• Authors: Dat Thanh Nguyen, Maurice Quach, Giuseppe Valenzise, Pierre Duhamel
• Abstract要約: encoderはハイブリッドモードで動作し、octreeとvoxelベースのコーディングを混合する。 提案手法は,最先端MPEG G-PCC規格を平均28%で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.69103847045569
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a learning-based, lossless compression method for static point cloud geometry, based on context-adaptive arithmetic coding. Unlike most existing methods working in the octree domain, our encoder operates in a hybrid mode, mixing octree and voxel-based coding. We adaptively partition the point cloud into multi-resolution voxel blocks according to the point cloud structure, and use octree to signal the partitioning. On the one hand, octree representation can eliminate the sparsity in the point cloud. On the other hand, in the voxel domain, convolutions can be naturally expressed, and geometric information (i.e., planes, surfaces, etc.) is explicitly processed by a neural network. Our context model benefits from these properties and learns a probability distribution of the voxels using a deep convolutional neural network with masked filters, called VoxelDNN. Experiments show that our method outperforms the state-of-the-art MPEG G-PCC standard with average rate savings of 28% on a diverse set of point clouds from the Microsoft Voxelized Upper Bodies (MVUB) and MPEG. The implementation is available at https://github.com/Weafre/VoxelDNN.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文脈適応型算術符号に基づく静的点雲幾何の学習に基づく無損失圧縮手法を提案する。 octreeドメインで動作するほとんどの既存のメソッドとは異なり、我々のエンコーダはoctreeとvoxelベースのコーディングを混合したハイブリッドモードで動作します。 我々は点雲構造に従って点雲を多分解能ボクセルブロックに適応的に分割し,オクツリーを用いて分割を信号する。 一方、octree表現はポイントクラウドのスパーシティを排除することができる。 一方、ボクセル領域では、畳み込みは自然に表現でき、幾何学的情報(平面、表面など)も表現できる。 ニューラルネットワークによって明示的に処理されます 我々の文脈モデルはこれらの特性から恩恵を受け、VoxelDNNと呼ばれるマスク付きフィルタを用いた深層畳み込みニューラルネットワークを用いてボクセルの確率分布を学習する。 実験の結果,Microsoft Voxelized Upper Bodies (MVUB) と MPEG の多種多様な点群において,MPEG G-PCC 標準を平均28%の削減率で上回った。 実装はhttps://github.com/Weafre/VoxelDNNで公開されている。

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