論文の概要: Flattening-Net: Deep Regular 2D Representation for 3D Point Cloud Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08892v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 15:05:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:24:17.144739
• Title: Flattening-Net: Deep Regular 2D Representation for 3D Point Cloud Analysis
• Title（参考訳）: Flattening-Net:3Dポイントクラウド解析のためのDeep Regular 2D表現
• Authors: Qijian Zhang, Junhui Hou, Yue Qian, Yiming Zeng, Juyong Zhang, Ying He
• Abstract要約: 我々は、任意の幾何学と位相の不規則な3次元点雲を表現するために、Flattning-Netと呼ばれる教師なしのディープニューラルネットワークを提案する。 我々の手法は、現在の最先端の競合相手に対して好意的に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.49788145564004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point clouds are characterized by irregularity and unstructuredness, which pose challenges in efficient data exploitation and discriminative feature extraction. In this paper, we present an unsupervised deep neural architecture called Flattening-Net to represent irregular 3D point clouds of arbitrary geometry and topology as a completely regular 2D point geometry image (PGI) structure, in which coordinates of spatial points are captured in colors of image pixels. \mr{Intuitively, Flattening-Net implicitly approximates a locally smooth 3D-to-2D surface flattening process while effectively preserving neighborhood consistency.} \mr{As a generic representation modality, PGI inherently encodes the intrinsic property of the underlying manifold structure and facilitates surface-style point feature aggregation.} To demonstrate its potential, we construct a unified learning framework directly operating on PGIs to achieve \mr{diverse types of high-level and low-level} downstream applications driven by specific task networks, including classification, segmentation, reconstruction, and upsampling. Extensive experiments demonstrate that our methods perform favorably against the current state-of-the-art competitors. We will make the code and data publicly available at https://github.com/keeganhk/Flattening-Net.
• Abstract（参考訳）: 点雲は不規則性と非構造性によって特徴づけられ、効率的なデータエクスプロイトと識別的特徴抽出の課題を引き起こす。 本稿では,任意の幾何学とトポロジーの不規則な3d点雲を,画像画素の色で空間点の座標をキャプチャする完全正則な2d点幾何像(pgi)構造として表現する,flattening-netと呼ばれる教師なしのディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 \mr{Intuitively, Flattening-Net は局所的に滑らかな3次元から2次元の表面平坦化過程を暗黙的に近似する。 } \mr{As a generic representation modality, PGI は本質的に、基礎となる多様体構造の内在的性質を符号化し、表面的な点特徴集合を促進する。 その可能性を実証するために,pgis上で直接動作する統一学習フレームワークを構築し,分類,セグメンテーション,再構築,アップサンプリングといった特定のタスクネットワークによって駆動される,高レベルおよび低レベルなダウンストリームアプリケーションを実現する。 広範な実験により,現在の競争相手に対して,提案手法が有利に機能することを実証した。 コードとデータはhttps://github.com/keeganhk/flattening-netで公開します。

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