論文の概要: Quality evaluation of point clouds: a novel no-reference approach using transformer-based architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08634v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 14:01:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:31:35.972582
• Title: Quality evaluation of point clouds: a novel no-reference approach using transformer-based architecture
• Title（参考訳）: ポイント・クラウドの品質評価:トランスフォーマティブ・アーキテクチャを用いた新しいノーリファレンス・アプローチ
• Authors: Marouane Tliba, Aladine Chetouani, Giuseppe Valenzise and Frederic Dufaux
• Abstract要約: 本稿では,大規模な事前処理を必要とせず,全点クラウド上で直接動作する新しい非参照品質指標を提案する。 ローカルなセマンティック親和性の最適セットを学習するために,クロス層とセルフアテンション層を主とする新しいモデル設計を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.515951211296361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the increased interest in immersive experiences, point cloud came to birth and was widely adopted as the first choice to represent 3D media. Besides several distortions that could affect the 3D content spanning from acquisition to rendering, efficient transmission of such volumetric content over traditional communication systems stands at the expense of the delivered perceptual quality. To estimate the magnitude of such degradation, employing quality metrics became an inevitable solution. In this work, we propose a novel deep-based no-reference quality metric that operates directly on the whole point cloud without requiring extensive pre-processing, enabling real-time evaluation over both transmission and rendering levels. To do so, we use a novel model design consisting primarily of cross and self-attention layers, in order to learn the best set of local semantic affinities while keeping the best combination of geometry and color information in multiple levels from basic features extraction to deep representation modeling.
• Abstract（参考訳）: 没入的体験への関心が高まり、point cloudは誕生し、3dメディアを代表する最初の選択肢として広く採用された。 取得からレンダリングまでの3Dコンテンツに影響を与えるいくつかの歪みに加えて、従来の通信システム上でのボリュームコンテンツの効率的な伝送は、提供された知覚品質を犠牲にしている。 このような劣化の大きさを推定するために、品質指標を利用することは避けられない解決策となった。 本研究では,広範囲な事前処理を必要とせず,全点クラウド上で直接動作し,送信レベルとレンダリングレベルの両方をリアルタイムに評価できる新しい非参照品質指標を提案する。 そこで我々は,基本特徴抽出から深部表現モデリングまで,幾何情報と色情報の最適な組み合わせを多段階に保ちながら,局所的なセマンティック親和性の最適集合を学習するために,主にクロスアテンション層とセルフアテンション層からなる新しいモデル設計を用いる。

関連論文リスト

• Rendering-Oriented 3D Point Cloud Attribute Compression using Sparse Tensor-based Transformer [52.40992954884257]
  3D視覚化技術は、私たちがデジタルコンテンツと対話する方法を根本的に変えてきた。 ポイントクラウドの大規模データサイズは、データ圧縮において大きな課題を呈している。 そこで我々はPCACと差別化可能なレンダリングをシームレスに統合するエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T16:12:51Z)
• Boosting Cross-Domain Point Classification via Distilling Relational Priors from 2D Transformers [59.0181939916084]
  従来の3Dネットワークは主に局所幾何学的詳細に焦点を当て、局所幾何学間の位相構造を無視する。 そこで本稿では,大規模画像上においてよく訓練されたトランスフォーマーから前駆体を抽出する,新しい先駆体蒸留法を提案する。 PointDA-10とSim-to-Realデータセットの実験は、提案手法が点クラウド分類におけるUDAの最先端性能を一貫して達成していることを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T06:29:09Z)
• Simple Baselines for Projection-based Full-reference and No-reference Point Cloud Quality Assessment [60.2709006613171]
  投影型ポイントクラウド品質評価(PCQA)のための簡易ベースラインを提案する。 我々は、全参照(FR)タスクと非参照(NR)PCQAタスクの両方に対して、点雲から共通立方体状の投影プロセスによって得られる多重射影を用いる。 ICIP 2023 PCVQA Challengeに参加して,5トラック中4トラックで首位を獲得した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T04:42:57Z)
• Neural Progressive Meshes [54.52990060976026]
  本稿では,共有学習空間を用いた3次元メッシュの伝送手法を提案する。 分割型エンコーダ・デコーダアーキテクチャを用いて,この空間を学習する。 本手法は複雑な3次元形状を多種多様な形状で評価し, 圧縮率と復元品質の点で, ベースラインよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T17:58:02Z)
• PatchMixer: Rethinking network design to boost generalization for 3D point cloud understanding [2.512827436728378]
  我々は、学習した知識を異なるドメインに転送するモデルの能力は、ディープネットワークアーキテクチャの品質を徹底的に評価するために評価すべき重要な特徴であると主張している。 PatchMixerは、最近の論文の背景にあるアイデアを3Dポイントクラウドに拡張する、シンプルだが効果的なアーキテクチャである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-28T17:37:53Z)
• StarNet: Style-Aware 3D Point Cloud Generation [82.30389817015877]
  StarNetは、マッピングネットワークを使用して高忠実度および3Dポイントクラウドを再構築し、生成することができる。 我々のフレームワークは、クラウドの再構築と生成タスクにおいて、様々なメトリクスで同等の最先端のパフォーマンスを達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T08:21:44Z)
• Reduced-Reference Quality Assessment of Point Clouds via Content-Oriented Saliency Projection [17.983188216548005]
  多くの高密度な3Dポイントクラウドは、従来の画像やビデオではなく、視覚オブジェクトを表現するために利用されてきた。 本稿では, 点雲に対する新しい, 効率的な還元参照品質指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T18:00:29Z)
• MM-PCQA: Multi-Modal Learning for No-reference Point Cloud Quality Assessment [32.495387943305204]
  マルチモーダル方式で,新しい非参照点クラウド品質評価(NR-PCQA)指標を提案する。 具体的には、点雲を部分モデルに分割し、点シフトやダウンサンプリングのような局所的な幾何学的歪みを表す。 目標を達成するために、サブモデルと投影された画像は、ポイントベースおよびイメージベースニューラルネットワークで符号化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T06:11:12Z)
• Deep Point Cloud Reconstruction [74.694733918351]
  3Dスキャンから得られる点雲は、しばしばスパース、ノイズ、不規則である。 これらの問題に対処するため、最近の研究は別々に行われ、不正確な点雲を密度化、復調し、完全な不正確な点雲を観測している。 本研究では,1) 初期密度化とデノナイズのための3次元スパース集積時間ガラスネットワーク,2) 離散ボクセルを3Dポイントに変換するトランスフォーマーによる改良,の2段階からなる深部点雲再構成ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T07:53:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。