論文の概要: Point Cloud Distortion Quantification based on Potential Energy for Human and Machine Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02850v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 06:24:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 14:50:42.318651
• Title: Point Cloud Distortion Quantification based on Potential Energy for Human and Machine Perception
• Title（参考訳）: 人間と機械の知覚に対する電位エネルギーに基づく点雲歪みの定量化
• Authors: Qi Yang, Siheng Chen, Yiling Xu, Jun Sun, M. Salman Asif, Zhan Ma
• Abstract要約: 人間の知覚タスクでは、歪み量化は主観的実験を置き換えて3D視覚化を導く。 機械知覚タスクでは、歪み定量化は教師なし学習タスクのためのディープニューラルネットワークのトレーニングを導く損失関数として機能する。 本研究は,点雲形状と色差を測定するために,mped(multiscale potential energy discrepancy)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.66201165750292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distortion quantification of point clouds plays a stealth, yet vital role in a wide range of human and machine perception tasks. For human perception tasks, a distortion quantification can substitute subjective experiments to guide 3D visualization; while for machine perception tasks, a distortion quantification can work as a loss function to guide the training of deep neural networks for unsupervised learning tasks. To handle a variety of demands in many applications, a distortion quantification needs to be distortion discriminable, differentiable, and have a low computational complexity. Currently, however, there is a lack of a general distortion quantification that can satisfy all three conditions. To fill this gap, this work proposes multiscale potential energy discrepancy (MPED), a distortion quantification to measure point cloud geometry and color difference. By evaluating at various neighborhood sizes, the proposed MPED achieves global-local tradeoffs, capturing distortion in a multiscale fashion. Extensive experimental studies validate MPED's superiority for both human and machine perception tasks.
• Abstract（参考訳）: 点雲の歪み定量化は、幅広い人間や機械の知覚タスクにおいて、ステルスだが重要な役割を果たす。 人間の知覚タスクでは、歪み量子化は主観的な実験に代えて3次元可視化を導くことができ、機械知覚タスクでは歪み量子化は教師なし学習タスクのためのディープニューラルネットワークのトレーニングを導くための損失関数として機能する。 多くのアプリケーションで様々な要求を処理するためには、歪み定量化は、歪み識別可能で、微分可能で、計算の複雑さが低い必要がある。 しかし、現在では3つの条件をすべて満たす一般的な歪量化が欠如している。 このギャップを埋めるために、この研究は、点雲の幾何学と色差を測定する歪み定量化であるMPED(multiscale potential energy discrepancy)を提案する。 様々な地域規模で評価することにより,MPEDはグローバルな局所的トレードオフを実現し,マルチスケールで歪みを捉えている。 広範な実験研究は、人間と機械の両方の知覚タスクに対するMPEDの優位性を検証します。

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