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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11537v3
• Date: Wed, 13 Mar 2024 11:11:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 19:26:27.814699
• Title: Convolutional Neural Network-based Efficient Dense Point Cloud Generation using Unsigned Distance Fields
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた高効率Dense Point Cloud 符号なし距離場を用いた生成
• 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。 実験により、提案されたアーキテクチャは、7.8倍のモデルパラメータ、2.4倍の推論時間、最大24.8%の生成品質向上により、技術の状態よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.198144010381572
• 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 outperforms the state of the art by 7.8x less model parameters, 2.4x faster inference time and up to 24.8% improved generation quality compared to the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: スパースまたは不完全なポイントクラウドから複雑なポイントクラウドを生成することは、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決定的かつ困難な問題である。 これまでのところ、既存の手法は計算コストが大きすぎるか、解像度が限られているか、その両方だ。 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,最近出現した暗黙関数学習の概念を用いて,高密度点雲生成のための任意の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。 実験により、提案したアーキテクチャは、モデルパラメータの7.8倍、推論時間が2.4倍、生成品質が24.8%向上した。

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