論文の概要: VoxelContext-Net: An Octree based Framework for Point Cloud Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02158v1
• Date: Wed, 5 May 2021 16:12:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 12:40:07.110183
• Title: VoxelContext-Net: An Octree based Framework for Point Cloud Compression
• Title（参考訳）: VoxelContext-Net: ポイントクラウド圧縮のためのOctreeベースのフレームワーク
• Authors: Zizheng Que, Guo Lu, Dong Xu
• Abstract要約: 静的および動的ポイントクラウド圧縮のための2段階のディープラーニングフレームワークvoxelcontext-netを提案する。 まず,構築したオクツリーの各ノードの空間近傍コンテキスト情報を符号化した局所ボクセル表現を抽出する。 エントロピー符号化の段階では,非リーフノードのシンボルを圧縮するボクセルコンテキストに基づくディープエントロピーモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.335998518653543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a two-stage deep learning framework called VoxelContext-Net for both static and dynamic point cloud compression. Taking advantages of both octree based methods and voxel based schemes, our approach employs the voxel context to compress the octree structured data. Specifically, we first extract the local voxel representation that encodes the spatial neighbouring context information for each node in the constructed octree. Then, in the entropy coding stage, we propose a voxel context based deep entropy model to compress the symbols of non-leaf nodes in a lossless way. Furthermore, for dynamic point cloud compression, we additionally introduce the local voxel representations from the temporal neighbouring point clouds to exploit temporal dependency. More importantly, to alleviate the distortion from the octree construction procedure, we propose a voxel context based 3D coordinate refinement method to produce more accurate reconstructed point cloud at the decoder side, which is applicable to both static and dynamic point cloud compression. The comprehensive experiments on both static and dynamic point cloud benchmark datasets(e.g., ScanNet and Semantic KITTI) clearly demonstrate the effectiveness of our newly proposed method VoxelContext-Net for 3D point cloud geometry compression.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,静的および動的ポイントクラウド圧縮のための2段階のディープラーニングフレームワークvoxelcontext-netを提案する。 提案手法は,オクツリー法とボクセル法の両方の利点を生かして,オクツリー構造データの圧縮にボクセルコンテキストを用いる。 具体的には,構築したオクツリーの各ノードの空間近傍コンテキスト情報を符号化した局所ボクセル表現を抽出する。 そして、エントロピー符号化段階において、非リーフノードのシンボルを損失のない方法で圧縮するボクセルコンテキストに基づくディープエントロピーモデルを提案する。 さらに, 動的点雲圧縮には, 時間的依存を生かすために, 時間的近傍の点雲から局所的なボクセル表現を導入する。 さらに,octree構築手順からの歪みを軽減するため,デコーダ側でより正確な再構成点雲を生成するために,voxelコンテキストに基づく3次元座標補正法を提案する。 静的および動的クラウドベンチマークデータセット(ScanNetやSemantic KITTIなど)の総合的な実験により,新たに提案したVoxelContext-Netによる3次元ポイントクラウド幾何圧縮の有効性が明らかに示された。

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