論文の概要: ECM-OPCC: Efficient Context Model for Octree-based Point Cloud Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10916v4
• Date: Sat, 9 Dec 2023 11:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 03:19:38.268072
• Title: ECM-OPCC: Efficient Context Model for Octree-based Point Cloud Compression
• Title（参考訳）: ECM-OPCC:Octree-based Point Cloud Compressionのための効率的なコンテキストモデル
• Authors: Yiqi Jin and Ziyu Zhu and Tongda Xu and Yuhuan Lin and Yan Wang
• Abstract要約: 我々は,十分に効率的なコンテキストモデルを提案し,ポイントクラウドのための効率的なディープラーニングを設計する。 具体的には、まず、自己回帰的コンテキストを活用するために、ウィンドウ制約付きマルチグループ符号化戦略を提案する。 また、その祖先と兄弟に対する現在のノードの依存性を利用するためのデュアルトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.509720419113212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, deep learning methods have shown promising results in point cloud compression. For octree-based point cloud compression, previous works show that the information of ancestor nodes and sibling nodes are equally important for predicting current node. However, those works either adopt insufficient context or bring intolerable decoding complexity (e.g. >600s). To address this problem, we propose a sufficient yet efficient context model and design an efficient deep learning codec for point clouds. Specifically, we first propose a window-constrained multi-group coding strategy to exploit the autoregressive context while maintaining decoding efficiency. Then, we propose a dual transformer architecture to utilize the dependency of current node on its ancestors and siblings. We also propose a random-masking pre-train method to enhance our model. Experimental results show that our approach achieves state-of-the-art performance for both lossy and lossless point cloud compression. Moreover, our multi-group coding strategy saves 98% decoding time compared with previous octree-based compression method.
• Abstract（参考訳）: 近年,ディープラーニング手法がポイントクラウド圧縮に有望な結果をもたらしている。 octreeベースのポイントクラウド圧縮では、前回の研究では、祖先ノードと兄弟ノードの情報も現在のノードを予測するのに等しく重要であることが示されている。 しかし、これらの作業は、不十分な文脈を採用するか、耐え難いデコード複雑性をもたらす(例:600s)。 この問題に対処するため,我々は十分かつ効率的なコンテキストモデルを提案し,ポイントクラウドのための効率的なディープラーニングコーデックを設計する。 具体的には,まず,デコード効率を維持しつつ自己回帰的コンテキストを利用するためのウィンドウ制約付きマルチグループ符号化戦略を提案する。 そこで本研究では,現在のノードを祖先と兄弟に依存させる2重変圧器アーキテクチャを提案する。 また,モデル強化のためのランダムマスキングプリトレイン法を提案する。 実験結果から, 損失点圧縮と損失点圧縮の両面において, 最先端の性能を実現することができた。 さらに, 従来のオクツリー圧縮法と比較して, 符号化時間を98%削減した。

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