Fugu-MT 論文翻訳(概要): Convolutional Neural Network-based Efficient Dense Point Cloud Generation using Unsigned Distance Fields

論文の概要: Convolutional Neural Network-based Efficient Dense Point Cloud Generation using Unsigned Distance Fields

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11537v1
Date: Tue, 22 Mar 2022 08:28:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-23 14:16:26.165839
Title: Convolutional Neural Network-based Efficient Dense Point Cloud Generation using Unsigned Distance Fields
Title（参考訳）: 非符号距離場を用いた畳み込みニューラルネットワークに基づく高効率高密度点雲生成
Authors: Abol Basher and Jani Boutellier
Abstract要約: 本稿では,任意の3次元形状の符号なし距離場を学習し,予測する軽量畳み込みニューラルネットワークを提案する。実験の結果,提案したアーキテクチャは,モデルパラメータが87%,GPUメモリ使用率が40%,最先端技術よりもわずかに品質が向上していることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.365720395124051
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Dense point cloud generation from a sparse or incomplete point cloud is a crucial and challenging problem in 3D computer vision and computer graphics. So far, the existing methods are either computationally too expensive, suffer from limited resolution, or both. In addition, some methods are strictly limited to watertight surfaces -- another major obstacle for a number of applications. To address these issues, we propose a lightweight Convolutional Neural Network that learns and predicts the unsigned distance field for arbitrary 3D shapes for dense point cloud generation using the recently emerged concept of implicit function learning. Experiments demonstrate that the proposed architecture achieves slightly better quality results than the state of the art with 87% less model parameters and 40% less GPU memory usage.
Abstract（参考訳）: 3dコンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスにおいて、希薄あるいは不完全な点クラウドからの密集した点クラウドの生成は、重要かつ困難な問題である。今のところ、既存の手法は計算コストが高すぎるか、解像度が限られているか、両方である。加えて、いくつかの手法は水密面に厳格に制限されている。これらの問題に対処するために,最近登場した暗黙的関数学習の概念を用いて,任意の3次元形状に対する符号なし距離場を学習し,予測する軽量畳み込みニューラルネットワークを提案する。実験により、提案されたアーキテクチャは87%のモデルパラメータと40%のgpuメモリ使用率で、最先端技術よりも少し品質が良いことが示されている。

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