論文の概要: SeedFormer: Patch Seeds based Point Cloud Completion with Upsample Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10315v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 06:15:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:02:46.022386
• Title: SeedFormer: Patch Seeds based Point Cloud Completion with Upsample Transformer
• Title（参考訳）: seedformer:upsample transformerによるパッチ種ベースのポイントクラウド補完
• Authors: Haoran Zhou, Yun Cao, Wenqing Chu, Junwei Zhu, Tong Lu, Ying Tai and Chengjie Wang
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウド完了時の細部保存と回復の能力を向上させるための新しいSeedFormerを提案する。 我々は、部分的な入力から一般的な構造をキャプチャするだけでなく、局所的なパターンの地域情報も保存する新しい形状表現、すなわち、パッチシードを導入する。 提案手法は,複数のベンチマークデータセット上で,最先端のコンプリートネットワークの性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.800630776714016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud completion has become increasingly popular among generation tasks of 3D point clouds, as it is a challenging yet indispensable problem to recover the complete shape of a 3D object from its partial observation. In this paper, we propose a novel SeedFormer to improve the ability of detail preservation and recovery in point cloud completion. Unlike previous methods based on a global feature vector, we introduce a new shape representation, namely Patch Seeds, which not only captures general structures from partial inputs but also preserves regional information of local patterns. Then, by integrating seed features into the generation process, we can recover faithful details for complete point clouds in a coarse-to-fine manner. Moreover, we devise an Upsample Transformer by extending the transformer structure into basic operations of point generators, which effectively incorporates spatial and semantic relationships between neighboring points. Qualitative and quantitative evaluations demonstrate that our method outperforms state-of-the-art completion networks on several benchmark datasets. Our code is available at https://github.com/hrzhou2/seedformer.
• Abstract（参考訳）: ポイント・クラウド・コンプリートは, 部分的な観測から3次元オブジェクトの完全な形状を復元する上で, 困難だが必須の課題であるため, 3次元ポイント・クラウドの生成タスクの間で人気が高まっている。 本稿では,ポイントクラウド完了時の細部保存と回復能力を向上させるための新しいSeedFormerを提案する。 グローバル特徴ベクトルに基づく従来の手法とは異なり,パッチ種という新しい形状表現を導入し,部分的な入力から一般的な構造を取り込むだけでなく,局所的なパターンの地域情報を保持する。 そして、種の特徴を生成プロセスに組み込むことで、完全点雲の忠実な詳細を粗い方法で復元することができる。 さらに,変圧器構造を点生成器の基本動作に拡張し,隣接点間の空間的・意味的関係を効果的に組み込んだアップサンプルトランスを考案する。 定性的および定量的評価により,本手法は複数のベンチマークデータセット上で,最先端の完了ネットワークより優れていることが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/hrzhou2/seedformerで利用可能です。

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