論文の概要: GPA-Net:No-Reference Point Cloud Quality Assessment with Multi-task Graph Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16478v1
• Date: Sat, 29 Oct 2022 03:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 18:46:47.982974
• Title: GPA-Net:No-Reference Point Cloud Quality Assessment with Multi-task Graph Convolutional Network
• Title（参考訳）: GPA-Net:マルチタスクグラフ畳み込みネットワークによる非参照点クラウド品質評価
• Authors: Ziyu Shan, Qi Yang, Rui Ye, Yujie Zhang, Yiling Xu, Xiaozhong Xu and Shan Liu
• Abstract要約: グラフ畳み込みPCQAネットワーク(GPA-Net)と呼ばれる新しい非参照PCQAメトリックを提案する。 PCQAに有効な特徴を抽出するために,構造とテクスチャの摂動を注意深く捉えた新しいグラフ畳み込みカーネル,すなわちGPAConvを提案する。 2つの独立したデータベースの実験結果から、GPA-Netは最先端の非参照PCQAメトリクスと比較して最高のパフォーマンスを達成していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.381247959766505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of 3D vision, point cloud has become an increasingly popular 3D visual media content. Due to the irregular structure, point cloud has posed novel challenges to the related research, such as compression, transmission, rendering and quality assessment. In these latest researches, point cloud quality assessment (PCQA) has attracted wide attention due to its significant role in guiding practical applications, especially in many cases where the reference point cloud is unavailable. However, current no-reference metrics which based on prevalent deep neural network have apparent disadvantages. For example, to adapt to the irregular structure of point cloud, they require preprocessing such as voxelization and projection that introduce extra distortions, and the applied grid-kernel networks, such as Convolutional Neural Networks, fail to extract effective distortion-related features. Besides, they rarely consider the various distortion patterns and the philosophy that PCQA should exhibit shifting, scaling, and rotational invariance. In this paper, we propose a novel no-reference PCQA metric named the Graph convolutional PCQA network (GPA-Net). To extract effective features for PCQA, we propose a new graph convolution kernel, i.e., GPAConv, which attentively captures the perturbation of structure and texture. Then, we propose the multi-task framework consisting of one main task (quality regression) and two auxiliary tasks (distortion type and degree predictions). Finally, we propose a coordinate normalization module to stabilize the results of GPAConv under shift, scale and rotation transformations. Experimental results on two independent databases show that GPA-Net achieves the best performance compared to the state-of-the-art no-reference PCQA metrics, even better than some full-reference metrics in some cases.
• Abstract（参考訳）: 3Dビジョンの急速な発展に伴い、ポイントクラウドはますます人気のある3Dビジュアルメディアコンテンツになりつつある。 不規則な構造のため、ポイントクラウドは、圧縮、伝達、レンダリング、品質評価など、関連する研究に新たな課題をもたらした。 これらの最新の研究で、ポイントクラウドの品質評価(PCQA)は、特に参照ポイントクラウドが利用できない場合において、実用的なアプリケーションを導く上で重要な役割を担っているため、広く注目を集めている。 しかし、一般的なディープニューラルネットワークに基づく現在の非参照メトリクスには明らかな欠点がある。 例えば、点雲の不規則構造に適応するためには、余分な歪みをもたらすボキセル化やプロジェクションのような前処理が必要であり、Convolutional Neural Networksのような応用グリッドカーネルネットワークは、効果的な歪み関連の特徴を抽出できない。 さらに、彼らは様々な歪みパターンや、PCQAがシフト、スケーリング、回転不変性を示すべきという哲学を考えることはめったにない。 本稿では,グラフ畳み込みPCQAネットワーク (GPA-Net) と呼ばれる新しい非参照PCQAメトリックを提案する。 PCQAに有効な特徴を抽出するために,構造とテクスチャの摂動を注意深く捉えた新しいグラフ畳み込みカーネル,すなわちGPAConvを提案する。 次に,1つのメインタスク(品質回帰)と2つの補助タスク(歪タイプと次数予測)からなるマルチタスクフレームワークを提案する。 最後に,GPAConvの結果をシフト,スケール,回転変換で安定化させる座標正規化モジュールを提案する。 2つの独立したデータベースの実験結果から、GPA-Netは最先端の非参照PCQAメトリクスと比較して最高のパフォーマンスを達成している。

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