論文の概要: SnowflakeNet: Point Cloud Completion by Snowflake Point Deconvolution with Skip-Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04444v1
• Date: Tue, 10 Aug 2021 04:33:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 14:24:24.320698
• Title: SnowflakeNet: Point Cloud Completion by Snowflake Point Deconvolution with Skip-Transformer
• Title（参考訳）: snowflakenet:skip-transformerを用いたsnowflake point deconvolutionによるポイントクラウド完成
• Authors: Peng Xiang, Xin Wen, Yu-Shen Liu, Yan-Pei Cao, Pengfei Wan, Wen Zheng, Zhizhong Han
• Abstract要約: 完全点雲を生成するために,Snowflake Point Deconvolution (SPD) を用いたSnowflakeNetを提案する。 SPDは、局所的に最も適した点分割パターンを学習する。 我々の実験結果は,広く使用されているベンチマークにおいて,最先端のクラウド補完手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.45987960347304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud completion aims to predict a complete shape in high accuracy from its partial observation. However, previous methods usually suffered from discrete nature of point cloud and unstructured prediction of points in local regions, which makes it hard to reveal fine local geometric details on the complete shape. To resolve this issue, we propose SnowflakeNet with Snowflake Point Deconvolution (SPD) to generate the complete point clouds. The SnowflakeNet models the generation of complete point clouds as the snowflake-like growth of points in 3D space, where the child points are progressively generated by splitting their parent points after each SPD. Our insight of revealing detailed geometry is to introduce skip-transformer in SPD to learn point splitting patterns which can fit local regions the best. Skip-transformer leverages attention mechanism to summarize the splitting patterns used in the previous SPD layer to produce the splitting in the current SPD layer. The locally compact and structured point cloud generated by SPD is able to precisely capture the structure characteristic of 3D shape in local patches, which enables the network to predict highly detailed geometries, such as smooth regions, sharp edges and corners. Our experimental results outperform the state-of-the-art point cloud completion methods under widely used benchmarks. Code will be available at https://github.com/AllenXiangX/SnowflakeNet.
• Abstract（参考訳）: ポイント雲の完成は、その部分的な観測から高精度に完全な形状を予測することを目的としている。 しかし、従来の手法は通常、点雲の離散的性質と局所領域における点の非構造的予測に苦しむため、完全な形状の詳細な局所幾何学的詳細を明らかにすることは困難である。 この問題を解決するために,Snowflake Point Deconvolution (SPD) を用いたSnowflakeNetを提案する。 スノーフレークネットは3次元空間における点のスノーフレーク的成長として完全点雲の生成をモデル化し、そこでは各spdの後に親点を分割して子点が徐々に生成される。 詳細な幾何学を明らかにする上での洞察は,ローカル領域に最適な点分割パターンを学習するために,SPDにスキップ変換器を導入することである。 スキップ変換器は注意機構を利用して、前のSPD層で使われる分割パターンを要約し、現在のSPD層で分割を生成する。 SPDによって生成された局所的コンパクトで構造化された点雲は、局所的なパッチにおける3次元形状の構造特性を正確に捉え、スムーズな領域、鋭いエッジ、角といった高度に詳細なジオメトリを予測できる。 実験結果は,広く使用されているベンチマークにおいて,最先端のクラウド補完手法を上回っている。 コードはhttps://github.com/AllenXiangX/SnowflakeNetで入手できる。

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