論文の概要: Parametric Surface Constrained Upsampler Network for Point Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08240v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 21:12:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 15:32:56.174384
• Title: Parametric Surface Constrained Upsampler Network for Point Cloud
• Title（参考訳）: 点クラウドのためのパラメトリック表面制約アップサンプラーネットワーク
• Authors: Pingping Cai and Zhenyao Wu and Xinyi Wu and Song Wang
• Abstract要約: バイコビック関数と回転関数で表されるパラメトリック曲面をニューラルネットワークに学習させ,新しいサーフェス正規化器をアップサンプラーネットワークに導入する。 これらの設計は、2つの異なるネットワークに統合され、レイヤのアップサンプリングの利点を生かしている。 両課題の最先端実験結果から,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.71059531105446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing a point cloud upsampler, which aims to generate a clean and dense point cloud given a sparse point representation, is a fundamental and challenging problem in computer vision. A line of attempts achieves this goal by establishing a point-to-point mapping function via deep neural networks. However, these approaches are prone to produce outlier points due to the lack of explicit surface-level constraints. To solve this problem, we introduce a novel surface regularizer into the upsampler network by forcing the neural network to learn the underlying parametric surface represented by bicubic functions and rotation functions, where the new generated points are then constrained on the underlying surface. These designs are integrated into two different networks for two tasks that take advantages of upsampling layers - point cloud upsampling and point cloud completion for evaluation. The state-of-the-art experimental results on both tasks demonstrate the effectiveness of the proposed method. The implementation code will be available at https://github.com/corecai163/PSCU.
• Abstract（参考訳）: スパースポイント表現を与えられたクリーンで高密度なポイントクラウドを生成することを目的としたポイントクラウドアップサンプラーの設計は、コンピュータビジョンにおける根本的な挑戦的な問題である。 一連の試みは、ディープニューラルネットワークを介してポイントツーポイントマッピング関数を確立することによって、この目標を達成する。 しかし、これらのアプローチは表面レベルの明示的な制約が欠如しているため、異常点を生じやすい。 この問題を解決するために,ニューラルネットワークにバイコビック関数と回転関数で表されるパラメトリック曲面を学習させ,そこで新たに生成された点を基底面に拘束することにより,新しいサーフェス正規化器をアップサンプラーネットワークに導入する。 これらの設計は、2つの異なるネットワークに統合され、レイヤポイントクラウドのアップサンプリングとポイントクラウドのコンプリートによる評価の利点を活かす。 両課題の最先端実験結果から,提案手法の有効性が示された。 実装コードはhttps://github.com/corecai163/PSCUで公開される。

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