論文の概要: Point Cloud Denoising via Momentum Ascent in Gradient Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10094v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 10:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-24 11:29:25.692237
• Title: Point Cloud Denoising via Momentum Ascent in Gradient Fields
• Title（参考訳）: グラディエントフィールドでのMomentum Ascentによるポイントクラウドのデノーミング
• Authors: Yaping Zhao, Haitian Zheng, Zhongrui Wang, Jiebo Luo, Edmund Y. Lam
• Abstract要約: ニューラルネットワークを用いて雑音点雲から勾配場を推定する勾配法を提案した。 そこで我々は,過去の反復情報を利用して,点の軌跡を決定する運動量勾配上昇法を開発した。 実験により,提案手法は様々な点雲と雑音レベルを持つ最先端の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.93429911044903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To achieve point cloud denoising, traditional methods heavily rely on geometric priors, and most learning-based approaches suffer from outliers and loss of details. Recently, the gradient-based method was proposed to estimate the gradient fields from the noisy point clouds using neural networks, and refine the position of each point according to the estimated gradient. However, the predicted gradient could fluctuate, leading to perturbed and unstable solutions, as well as a large inference time. To address these issues, we develop the momentum gradient ascent method that leverages the information of previous iterations in determining the trajectories of the points, thus improving the stability of the solution and reducing the inference time. Experiments demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods with a variety of point clouds and noise levels.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドを特徴付けるために、従来の手法は幾何学的優先順位に大きく依存しており、ほとんどの学習ベースのアプローチは外れ値と詳細の喪失に苦しむ。 近年,ニューラルネットワークを用いて雑音の多い点雲から勾配場を推定し,推定した勾配に応じて各点の位置を改良する勾配法が提案されている。 しかし、予測された勾配は変動し、摂動と不安定な解、そして大きな推論時間をもたらす可能性がある。 これらの問題に対処するために,前回の反復の情報を活用して点の軌跡を決定する運動量勾配上昇法を開発し,解の安定性を改善し,推定時間を短縮する。 実験により,提案手法が,様々な点群と騒音レベルで最先端手法を上回ったことを示す。

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