論文の概要: MM-PCQA: Multi-Modal Learning for No-reference Point Cloud Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00244v2
• Date: Mon, 24 Apr 2023 08:46:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 23:57:23.163671
• Title: MM-PCQA: Multi-Modal Learning for No-reference Point Cloud Quality Assessment
• Title（参考訳）: mm-pcqa:クラウド品質評価のためのマルチモーダル学習
• Authors: Zicheng Zhang, Wei Sun, Xiongkuo Min, Quan Zhou, Jun He, Qiyuan Wang, and Guangtao Zhai
• Abstract要約: マルチモーダル方式で,新しい非参照点クラウド品質評価(NR-PCQA)指標を提案する。 具体的には、点雲を部分モデルに分割し、点シフトやダウンサンプリングのような局所的な幾何学的歪みを表す。 目標を達成するために、サブモデルと投影された画像は、ポイントベースおよびイメージベースニューラルネットワークで符号化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.495387943305204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The visual quality of point clouds has been greatly emphasized since the ever-increasing 3D vision applications are expected to provide cost-effective and high-quality experiences for users. Looking back on the development of point cloud quality assessment (PCQA) methods, the visual quality is usually evaluated by utilizing single-modal information, i.e., either extracted from the 2D projections or 3D point cloud. The 2D projections contain rich texture and semantic information but are highly dependent on viewpoints, while the 3D point clouds are more sensitive to geometry distortions and invariant to viewpoints. Therefore, to leverage the advantages of both point cloud and projected image modalities, we propose a novel no-reference point cloud quality assessment (NR-PCQA) metric in a multi-modal fashion. In specific, we split the point clouds into sub-models to represent local geometry distortions such as point shift and down-sampling. Then we render the point clouds into 2D image projections for texture feature extraction. To achieve the goals, the sub-models and projected images are encoded with point-based and image-based neural networks. Finally, symmetric cross-modal attention is employed to fuse multi-modal quality-aware information. Experimental results show that our approach outperforms all compared state-of-the-art methods and is far ahead of previous NR-PCQA methods, which highlights the effectiveness of the proposed method. The code is available at https://github.com/zzc-1998/MM-PCQA.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドの視覚的品質は、ますます増加する3Dビジョンアプリケーションが、ユーザにとってコスト効率と高品質なエクスペリエンスを提供すると予想されて以来、大幅に強調されてきた。 ポイントクラウド品質評価法(PCQA)の開発を振り返ると、視覚的品質は通常、単一のモーダル情報、すなわち2Dプロジェクションから抽出されるか、3Dポイントクラウドを用いて評価される。 2Dプロジェクションは豊かなテクスチャとセマンティック情報を含んでいるが、3Dポイントの雲は幾何学的歪みに敏感であり、視点に不変である。 そこで我々は,点雲と投影画像モダリティの両方の利点を活用するために,マルチモーダル方式で新しい非参照点雲質評価(NR-PCQA)指標を提案する。 具体的には、点雲を部分モデルに分割し、点シフトやダウンサンプリングのような局所的な幾何学的歪みを表す。 次に、点雲を2次元画像投影に描画してテクスチャ特徴抽出を行う。 目標を達成するために、サブモデルと投影された画像は、ポイントベースおよびイメージベースニューラルネットワークで符号化される。 最後に,マルチモーダル品質認識情報を融合するために対称的なクロスモーダル注意が用いられる。 実験の結果,提案手法は従来のNR-PCQA法よりもはるかに優れており,提案手法の有効性が示された。 コードはhttps://github.com/zzc-1998/MM-PCQAで公開されている。

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