論文の概要: Score-Based Point Cloud Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10981v5
- Date: Wed, 28 Feb 2024 02:29:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 19:41:14.208971
- Title: Score-Based Point Cloud Denoising
- Title（参考訳）: スコアベースのポイントクラウドDenoising
- Authors: Shitong Luo, Wei Hu
- Abstract要約: 走査装置から取得した点雲は、しばしばノイズによって乱れ、表面の再構成や解析のような下流のタスクに影響を及ぼす。
我々は,各点の位置を反復的に更新することにより,各点のログ類似度を,勾配上昇による$p * n$から増加させることを提案する。
ネットワークを訓練する目的関数を導出し,推定したスコアを活かした復調アルゴリズムを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.090445369658312
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Point clouds acquired from scanning devices are often perturbed by noise,
which affects downstream tasks such as surface reconstruction and analysis. The
distribution of a noisy point cloud can be viewed as the distribution of a set
of noise-free samples $p(x)$ convolved with some noise model $n$, leading to
$(p * n)(x)$ whose mode is the underlying clean surface. To denoise a noisy
point cloud, we propose to increase the log-likelihood of each point from $p *
n$ via gradient ascent -- iteratively updating each point's position. Since $p
* n$ is unknown at test-time, and we only need the score (i.e., the gradient of
the log-probability function) to perform gradient ascent, we propose a neural
network architecture to estimate the score of $p * n$ given only noisy point
clouds as input. We derive objective functions for training the network and
develop a denoising algorithm leveraging on the estimated scores. Experiments
demonstrate that the proposed model outperforms state-of-the-art methods under
a variety of noise models, and shows the potential to be applied in other tasks
such as point cloud upsampling. The code is available at
\url{https://github.com/luost26/score-denoise}.
- Abstract（参考訳）: 走査装置から取得した点雲はノイズによって引き起こされることが多く、表面再構成や解析などの下流タスクに影響する。
ノイズのある点雲の分布は、ノイズのないサンプルの集合の分布と見なすことができる。 $p(x)$ ある種のノイズモデル $n$ と畳み込み、そのモードが基礎となるクリーンサーフェスである $(p * n)(x)$ となる。
ノイズの多い点群を妄想するために、各点の位置を反復的に更新する$p * n$ via gradient ascent から各点の対数類似度を増やすことを提案する。
p * n$ はテスト時に未知であり、勾配上昇を行うにはスコア(すなわち、ログ確率関数の勾配)のみが必要であるので、入力としてノイズのある点雲のみを与えられた$p * n$ のスコアを推定するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
ネットワークを訓練する目的関数を導出し,推定したスコアを活かした復調アルゴリズムを開発する。
実験により,提案モデルは様々なノイズモデルの下で最先端の手法よりも優れており,点群アップサンプリングなど他のタスクに適用できる可能性を示している。
コードは \url{https://github.com/luost26/score-denoise} で入手できる。
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