論文の概要: ProxyFormer: Proxy Alignment Assisted Point Cloud Completion with Missing Part Sensitive Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14435v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 09:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 17:10:02.927660
• Title: ProxyFormer: Proxy Alignment Assisted Point Cloud Completion with Missing Part Sensitive Transformer
• Title（参考訳）: ProxyFormer: 部分感性変換器を欠いた点クラウド補完を支援するプロキシアライメント
• Authors: Shanshan Li, Pan Gao, Xiaoyang Tan, Mingqiang Wei
• Abstract要約: 本稿では, ProxyFormer という新しいポイントクラウド補完手法を提案する。 点雲を既存の(入力)と欠落した(予測される)部分に分割し、各部分はそのプロキシを通じて情報を伝達する。 提案手法は,複数のベンチマークデータセットにおいて,最先端の補完ネットワークよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.027957774725344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Problems such as equipment defects or limited viewpoints will lead the captured point clouds to be incomplete. Therefore, recovering the complete point clouds from the partial ones plays an vital role in many practical tasks, and one of the keys lies in the prediction of the missing part. In this paper, we propose a novel point cloud completion approach namely ProxyFormer that divides point clouds into existing (input) and missing (to be predicted) parts and each part communicates information through its proxies. Specifically, we fuse information into point proxy via feature and position extractor, and generate features for missing point proxies from the features of existing point proxies. Then, in order to better perceive the position of missing points, we design a missing part sensitive transformer, which converts random normal distribution into reasonable position information, and uses proxy alignment to refine the missing proxies. It makes the predicted point proxies more sensitive to the features and positions of the missing part, and thus make these proxies more suitable for subsequent coarse-to-fine processes. Experimental results show that our method outperforms state-of-the-art completion networks on several benchmark datasets and has the fastest inference speed. Code is available at https://github.com/I2-Multimedia-Lab/ProxyFormer.
• Abstract（参考訳）: 機器欠陥や限られた視点などの問題は、捕獲された点雲が不完全になる。 したがって、部分的な部分からの完全点雲の復元は多くの実践的なタスクにおいて重要な役割を担い、キーの1つが欠落した部分の予測にある。 本稿では,点雲を既存の(入力)と欠落した(予測される)部分に分割し,各部分がプロキシを介して情報を伝達する新しい点雲補完手法であるProxyFormerを提案する。 具体的には、特徴および位置抽出器を介して情報をポイントプロキシに融合し、既存のポイントプロキシの特徴から欠落点プロキシの特徴を生成する。 そして,失点位置をよりよく把握するために,無作為正規分布を合理的な位置情報に変換する欠落部分センシティブトランスを設計,欠落したプロキシアライメントを用いて補間を行う。 これにより、予測された点プロキシは、欠落した部分の特徴や位置に対してより敏感になり、これらのプロキシはその後の粗いプロセスに適合する。 実験結果から,提案手法は複数のベンチマークデータセット上で,最先端の補完ネットワークより優れ,推論速度が最速であることが示唆された。 コードはhttps://github.com/I2-Multimedia-Lab/ProxyFormerで入手できる。

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