Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative Models for 3D Point Clouds

論文の概要: Generative Models for 3D Point Clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13408v1
Date: Sun, 26 Feb 2023 21:34:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-28 17:17:05.778101
Title: Generative Models for 3D Point Clouds
Title（参考訳）: 3次元点雲の生成モデル
Authors: Lingjie Kong, Pankaj Rajak, and Siamak Shakeri
Abstract要約: 我々は,変圧器エンコーダ,潜時空間フローモデル,自己回帰デコーダを実験することにより,点クラウド潜時空間生成モデルの性能を向上させることを目的とする。我々は,これらのモデルの生成と再構築のパフォーマンスを,様々なオブジェクトタイプで分析・比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2043574473965317
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Point clouds are rich geometric data structures, where their three dimensional structure offers an excellent domain for understanding the representation learning and generative modeling in 3D space. In this work, we aim to improve the performance of point cloud latent-space generative models by experimenting with transformer encoders, latent-space flow models, and autoregressive decoders. We analyze and compare both generation and reconstruction performance of these models on various object types.
Abstract（参考訳）: 点雲はリッチな幾何学的データ構造であり、3次元構造は3次元空間における表現学習と生成モデリングを理解するための優れた領域を提供する。本研究では,変圧器エンコーダ,潜時空間フローモデル,自己回帰デコーダを実験することにより,点クラウド潜時空間生成モデルの性能を向上させることを目的とする。様々なオブジェクトタイプにおけるこれらのモデルの生成および再構成性能を解析・比較した。

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