論文の概要: UWED: Unsigned Distance Field for Accurate 3D Scene Representation and Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09167v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 08:46:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-19 02:47:05.289536
• Title: UWED: Unsigned Distance Field for Accurate 3D Scene Representation and Completion
• Title（参考訳）: UWED:正確な3Dシーン表現と完了のための符号なし距離場
• Authors: Jean Pierre Richa and Jean-Emmanuel Deschaud and Fran\c{c}ois Goulette and Nicolas Dalmasso
• Abstract要約: シーン完了(Scene Completion)は、シーンの部分的なスキャンから欠落した幾何学を完了させるタスクである。 従来の手法のほとんどは、ニューラルネットワークへの入力として3Dグリッド上のTrncated Signed Distance Function(TSDF)を使用して、範囲データからの暗黙的な表現を計算する。 シーン完了ニューラルネットワークの入力として,Unsigned Weighted Euclidean Distance (UWED) と呼ばれるUnsigned Distance Function (UDF) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.402787708517184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene Completion is the task of completing missing geometry from a partial scan of a scene. The majority of previous methods compute an implicit representation from range data using a Truncated Signed Distance Function (TSDF) on a 3D grid as input to neural networks. The truncation limits but does not remove the ambiguous cases introduced by the sign for non-closed surfaces. As an alternative, we present an Unsigned Distance Function (UDF) called Unsigned Weighted Euclidean Distance (UWED) as input to the scene completion neural networks. UWED is simple and efficient as a surface representation, and can be computed on any noisy point cloud without normals. To obtain the explicit geometry, we present a method for extracting a point cloud from discretized UDF values on a regular grid. We compare different SDFs and UDFs for the scene completion task on indoor and outdoor point clouds collected from RGB-D and LiDAR sensors and show improved completion using the proposed UWED function.
• Abstract（参考訳）: シーンの完了は、シーンの部分的なスキャンから欠落した幾何学を完成させるタスクである。 従来の手法のほとんどは、ニューラルネットワークへの入力として3Dグリッド上のTrncated Signed Distance Function(TSDF)を使用して、範囲データからの暗黙的な表現を計算する。 切り離し極限はあるが、非閉曲面の符号によって引き起こされるあいまいなケースは取り除かない。 その代替として、シーン補完ニューラルネットワークへの入力として、Unsigned Weighted Euclidean Distance (UWED) と呼ばれるUnsigned Distance Function (UDF) を提案する。 UWEDは表面表現としてシンプルで効率的であり、通常のノイズのない任意のノイズのある点雲上で計算することができる。 そこで本研究では,正規格子上の離散化udf値から点雲を抽出する手法を提案する。 rgb-d および lidar センサから収集した屋内および屋外の点群雲のシーン完了タスクにおける異なる sdf と udf を比較し,提案する uwed 関数による完成度の向上を示す。

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