論文の概要: Deep Surface Reconstruction from Point Clouds with Visibility Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01810v1
• Date: Thu, 3 Feb 2022 19:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 03:09:53.881525
• Title: Deep Surface Reconstruction from Point Clouds with Visibility Information
• Title（参考訳）: 視認情報付き点雲からの深部表層復元
• Authors: Raphael Sulzer, Loic Landrieu, Alexandre Boulch, Renaud Marlet, Bruno Vallet
• Abstract要約: 視認性情報により生点雲を増大させる2つの簡単な方法を提案する。 提案手法は, 生成面の精度を向上するとともに, ネットワークの形状領域に対する一般化能力も向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.05024551590812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most current neural networks for reconstructing surfaces from point clouds ignore sensor poses and only operate on raw point locations. Sensor visibility, however, holds meaningful information regarding space occupancy and surface orientation. In this paper, we present two simple ways to augment raw point clouds with visibility information, so it can directly be leveraged by surface reconstruction networks with minimal adaptation. Our proposed modifications consistently improve the accuracy of generated surfaces as well as the generalization ability of the networks to unseen shape domains. Our code and data is available at https://github.com/raphaelsulzer/dsrv-data.
• Abstract（参考訳）: 点雲から表面を再構築する現在のニューラルネットワークは、センサーのポーズを無視し、生の地点でのみ動作する。 しかし、センサーの可視性は、空間占有率と表面配向に関する有意義な情報を保持する。 本稿では,視認性情報を用いて生点雲を補強する2つの簡単な方法を提案する。 提案手法は, 生成面の精度を向上するとともに, ネットワークの形状領域に対する一般化能力も向上する。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/raphaelsulzer/dsrv-dataで入手できます。

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