論文の概要: NoiseTrans: Point Cloud Denoising with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11812v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 04:01:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 16:18:21.237823
• Title: NoiseTrans: Point Cloud Denoising with Transformers
• Title（参考訳）: noisetrans: トランスフォーマーによるポイントクラウド
• Authors: Guangzhe Hou, Guihe Qin, Minghui Sun, Yanhua Liang, Jie Yan, Zhonghan Zhang
• Abstract要約: 我々は,変圧器エンコーダアーキテクチャをポイントクラウドデノーミングに用いる新しいモデルであるNossTransを設計する。 我々は変圧器の中核自己保持機構の助けを借りて点ベースの点雲の構造的類似性を得る。 実験により,本モデルが各種データセットや騒音環境における最先端手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.143032261649984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point clouds obtained from capture devices or 3D reconstruction techniques are often noisy and interfere with downstream tasks. The paper aims to recover the underlying surface of noisy point clouds. We design a novel model, NoiseTrans, which uses transformer encoder architecture for point cloud denoising. Specifically, we obtain structural similarity of point-based point clouds with the assistance of the transformer's core self-attention mechanism. By expressing the noisy point cloud as a set of unordered vectors, we convert point clouds into point embeddings and employ Transformer to generate clean point clouds. To make the Transformer preserve details when sensing the point cloud, we design the Local Point Attention to prevent the point cloud from being over-smooth. In addition, we also propose sparse encoding, which enables the Transformer to better perceive the structural relationships of the point cloud and improve the denoising performance. Experiments show that our model outperforms state-of-the-art methods in various datasets and noise environments.
• Abstract（参考訳）: 捕獲装置や3次元復元技術から得られる点雲は、しばしば騒がしく下流タスクに干渉する。 この論文は、ノイズ点雲の底面を回復することを目的としている。 我々は,変圧器エンコーダアーキテクチャを用いた新しいモデルである noisetrans を設計した。 具体的には,変圧器のコア・セルフ・アテンション機構を利用して点ベースの点雲の構造的類似性を得る。 ノイズの多い点雲を非順序ベクトルの集合として表現することにより、点雲を点埋め込みに変換し、トランスフォーマーを用いてクリーンな点雲を生成する。 ポイントクラウドを検知する際、Transformerが詳細を保存するために、ポイントクラウドの過度なスムース化を防ぐために、ローカルポイントアテンションを設計する。 さらに,トランスフォーマーがポイントクラウドの構造的関係をよりよく認識し,ノイズ発生性能を向上させるためのスパース符号化も提案する。 実験により,本モデルが各種データセットや騒音環境における最先端手法より優れていることが示された。

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