論文の概要: GeoGCN: Geometric Dual-domain Graph Convolution Network for Point Cloud Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15913v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 05:48:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 16:14:12.320048
• Title: GeoGCN: Geometric Dual-domain Graph Convolution Network for Point Cloud Denoising
• Title（参考訳）: GeoGCN:Point Cloud Denoisingのための幾何学的デュアルドメイングラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Zhaowei Chen, Peng Li, Zeyong Wei, Honghua Chen, Haoran Xie, Mingqiang Wei, Fu Lee Wang
• Abstract要約: 点雲復調(PCD)のための新しい幾何学的二領域グラフ畳み込みネットワークGeoGCNを提案する。 1つは実正規 (RN) であり、もう1つは仮想正規 (VN) である。 RNはノイズの多い点雲の局所的な詳細を保存し、VNはノイズ発生時の大域的な形状の収縮を避ける。 実験により、GeoGCNはノイズロス性および局所的・局所的特徴保存の両方の観点からSOTAよりも優れていることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.760328029520405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose GeoGCN, a novel geometric dual-domain graph convolution network for point cloud denoising (PCD). Beyond the traditional wisdom of PCD, to fully exploit the geometric information of point clouds, we define two kinds of surface normals, one is called Real Normal (RN), and the other is Virtual Normal (VN). RN preserves the local details of noisy point clouds while VN avoids the global shape shrinkage during denoising. GeoGCN is a new PCD paradigm that, 1) first regresses point positions by spatialbased GCN with the help of VNs, 2) then estimates initial RNs by performing Principal Component Analysis on the regressed points, and 3) finally regresses fine RNs by normalbased GCN. Unlike existing PCD methods, GeoGCN not only exploits two kinds of geometry expertise (i.e., RN and VN) but also benefits from training data. Experiments validate that GeoGCN outperforms SOTAs in terms of both noise-robustness and local-and-global feature preservation.
• Abstract（参考訳）: 点雲デノイング(PCD)のための新しい幾何学的二領域グラフ畳み込みネットワークGeoGCNを提案する。 PCDの伝統的な知恵の他に、点雲の幾何学的情報を完全に活用するために、我々は2種類の曲面正規 (Real Normal, RN) を定義し、もう1つは仮想正規 (Virtual Normal, VN) である。 RNはノイズの多い点雲の局所的な詳細を保存し、VNはノイズ発生時の大域的な形状の収縮を避ける。 GeoGCNは、新しいPCDパラダイムである。 1) VNの助けを借りて, 空間ベースGCNによる点位置の回帰を行う。 2) 後続点の主成分分析により初期RNを推定し, 3) 最終的に正常なGCNにより微細なRNを後退させる。 既存のPCD法とは異なり、GeoGCNは2種類の幾何学的専門知識(RNとVN)を利用するだけでなく、トレーニングデータの利点も活用している。 実験により、GeoGCNはノイズロス性と局所的・局所的特徴保存の両方の観点からSOTAよりも優れていた。

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