論文の概要: Comprehensive Review of Deep Learning-Based 3D Point Cloud Completion Processing and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03311v2
• Date: Wed, 9 Mar 2022 06:06:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 12:20:21.845156
• Title: Comprehensive Review of Deep Learning-Based 3D Point Cloud Completion Processing and Analysis
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく3次元クラウド補完処理と解析の総合的レビュー
• Authors: Ben Fei, Weidong Yang, Wenming Chen, Zhijun Li, Yikang Li, Tao Ma, Xing Hu, Lipeng Ma
• Abstract要約: 本研究の目的は、ポイントベース、畳み込みベース、グラフベース、生成モデルベースアプローチなど、様々な手法に関する包括的な調査を行うことである。 このレビューでは、よく使われるデータセットをまとめ、ポイントクラウド補完の応用について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.203228394483117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud completion is a generation and estimation issue derived from the partial point clouds, which plays a vital role in the applications in 3D computer vision. The progress of deep learning (DL) has impressively improved the capability and robustness of point cloud completion. However, the quality of completed point clouds is still needed to be further enhanced to meet the practical utilization. Therefore, this work aims to conduct a comprehensive survey on various methods, including point-based, convolution-based, graph-based, and generative model-based approaches, etc. And this survey summarizes the comparisons among these methods to provoke further research insights. Besides, this review sums up the commonly used datasets and illustrates the applications of point cloud completion. Eventually, we also discussed possible research trends in this promptly expanding field.
• Abstract（参考訳）: ポイント・クラウド・コンプリート(point cloud completion)は、3dコンピュータ・ビジョンにおけるアプリケーションにおいて重要な役割を果たす部分的ポイント・クラウドに由来する生成と推定の問題である。 ディープラーニング(DL)の進歩は、ポイントクラウド補完の能力と堅牢性を大幅に改善しました。 しかし, 実用的利用を実現するためには, 完成点雲の品質をさらに高める必要がある。 そこで本研究では,ポイントベース,畳み込みベース,グラフベース,生成モデルベースなど,様々な手法に関する総合的な調査を行う。 この調査は、これらの方法の比較を要約し、さらなる研究の洞察を与えます。 さらに、このレビューは一般的に使われているデータセットをまとめ、ポイントクラウド補完の応用について説明する。 最終的に、この急速に拡大する分野における研究動向についても論じる。

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