論文の概要: Energy-Based Residual Latent Transport for Unsupervised Point Cloud Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06820v1
• Date: Sun, 13 Nov 2022 05:16:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 18:15:09.481766
• Title: Energy-Based Residual Latent Transport for Unsupervised Point Cloud Completion
• Title（参考訳）: 無監督点雲完了のためのエネルギーベース残留遅延輸送
• Authors: Ruikai Cui, Shi Qiu, Saeed Anwar, Jing Zhang, Nick Barnes
• Abstract要約: 教師なしの点雲完了は、部分完全対応を必要とせず、部分的対象観測の全体像を推測することを目的としている。 本稿では, 部分的な形状の符号化を潜在トランスポートモジュールを用いて完全な形状に変換することで, 完了を実現する新しいフレームワークを提案する。 実験により,提案手法は高い忠実度を達成し,最先端モデルよりも有意なマージンを達成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.102570189978934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised point cloud completion aims to infer the whole geometry of a partial object observation without requiring partial-complete correspondence. Differing from existing deterministic approaches, we advocate generative modeling based unsupervised point cloud completion to explore the missing correspondence. Specifically, we propose a novel framework that performs completion by transforming a partial shape encoding into a complete one using a latent transport module, and it is designed as a latent-space energy-based model (EBM) in an encoder-decoder architecture, aiming to learn a probability distribution conditioned on the partial shape encoding. To train the latent code transport module and the encoder-decoder network jointly, we introduce a residual sampling strategy, where the residual captures the domain gap between partial and complete shape latent spaces. As a generative model-based framework, our method can produce uncertainty maps consistent with human perception, leading to explainable unsupervised point cloud completion. We experimentally show that the proposed method produces high-fidelity completion results, outperforming state-of-the-art models by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: 教師なしの点雲完了は、部分完全対応を必要としない部分的対象観測の全体像を推測することを目的としている。 既存の決定論的アプローチとは違って、生成モデリングに基づく教師なしの点雲の完備化を提唱する。 具体的には,部分的な形状の符号化を潜在輸送モジュールを用いて完全な形状に変換し,エンコーダ・デコーダアーキテクチャにおける潜在空間エネルギーベースモデル(EBM)として設計し,部分的な形状の符号化を条件とした確率分布の学習を目的とする。 潜在コードトランスポートモジュールとエンコーダ-デコーダネットワークを共同で訓練するために,残差が部分空間と完全形状潜在空間の間の領域ギャップをキャプチャする残差サンプリング戦略を導入する。 生成モデルに基づくフレームワークとして,本手法は人間の知覚に整合した不確実性マップを生成することができる。 提案手法が精度の高い完成結果をもたらすことを実験的に示し,最先端モデルを有意なマージンで上回った。

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