論文の概要: Variable Rate Compression for Raw 3D Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13862v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 15:15:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 20:48:06.125976
- Title: Variable Rate Compression for Raw 3D Point Clouds
- Title（参考訳）: 生3次元点雲の可変レート圧縮
- Authors: Md Ahmed Al Muzaddid and William J. Beksi
- Abstract要約: そこで本研究では,生の3Dポイントクラウドデータを用いた新しい可変レート深部圧縮アーキテクチャを提案する。
我々のネットワークは、ポイントクラウドを明示的に処理し、圧縮された記述を生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.107705550575662
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a novel variable rate deep compression architecture
that operates on raw 3D point cloud data. The majority of learning-based point
cloud compression methods work on a downsampled representation of the data.
Moreover, many existing techniques require training multiple networks for
different compression rates to generate consolidated point clouds of varying
quality. In contrast, our network is capable of explicitly processing point
clouds and generating a compressed description at a comprehensive range of
bitrates. Furthermore, our approach ensures that there is no loss of
information as a result of the voxelization process and the density of the
point cloud does not affect the encoder/decoder performance. An extensive
experimental evaluation shows that our model obtains state-of-the-art results,
it is computationally efficient, and it can work directly with point cloud data
thus avoiding an expensive voxelized representation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,生の3Dポイントクラウドデータを用いた新しい可変レート深部圧縮アーキテクチャを提案する。
学習ベースのポイントクラウド圧縮手法の大半は、データのダウンサンプリングされた表現で動作する。
さらに、既存の技術では、異なる圧縮率で複数のネットワークを訓練し、様々な品質の統合ポイントクラウドを生成する必要がある。
対照的に、我々のネットワークは、ポイントクラウドを明示的に処理し、包括的なビットレートで圧縮記述を生成することができる。
さらに,本手法は,酸化処理の結果,情報の損失がなく,点雲の密度がエンコーダ/デコーダの性能に影響を与えないことを保証する。
広範な実験結果から,本モデルは最先端の結果を得ることができ,計算効率が良く,ポイントクラウドデータと直接連携でき,高価なボクセル化表現を回避できることがわかった。
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