論文の概要: Weighted Point Cloud Normal Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04007v1
• Date: Sat, 6 May 2023 10:46:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 18:06:31.048243
• Title: Weighted Point Cloud Normal Estimation
• Title（参考訳）: 重み付き点雲正規推定
• Authors: Weijia Wang, Xuequan Lu, Di Shao, Xiao Liu, Richard Dazeley, Antonio Robles-Kelly and Wei Pan
• Abstract要約: 本稿では,3次元点雲データに対する重み付き正規推定手法を提案する。 局所的な点パッチから点の重みを推定する新しい重み付き正規回帰手法を提案する。 提案手法は,合成および実世界の両方のデータセット上で,最先端の性能を実現することで,ノイズや複雑な点群を頑健に処理することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.26518988623745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing normal estimation methods for point clouds are often less robust to severe noise and complex geometric structures. Also, they usually ignore the contributions of different neighbouring points during normal estimation, which leads to less accurate results. In this paper, we introduce a weighted normal estimation method for 3D point cloud data. We innovate in two key points: 1) we develop a novel weighted normal regression technique that predicts point-wise weights from local point patches and use them for robust, feature-preserving normal regression; 2) we propose to conduct contrastive learning between point patches and the corresponding ground-truth normals of the patches' central points as a pre-training process to facilitate normal regression. Comprehensive experiments demonstrate that our method can robustly handle noisy and complex point clouds, achieving state-of-the-art performance on both synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 既存の点雲の正規推定法は、しばしば強騒音や複雑な幾何学構造に対して頑丈でない。 また、通常、平均的な推定中に異なる隣接点の寄与を無視するので、結果の正確さが低下する。 本稿では,3次元点雲データに対する重み付き正規推定法を提案する。 私たちは2つの重要なポイントで革新します 1)局所的な点パッチから点重みを予測し,頑健で特徴保存の正常回帰に使用する,新しい重み付き正規回帰法を開発した。 2) 通常の回帰を容易にする事前学習プロセスとして, 点パッチと対応する点中心点の接地規則正規点の対比学習を行うことを提案する。 総合的な実験により,提案手法はノイズや複雑な点群をロバストに処理でき,合成データと実世界データの両方において最先端の性能が得られることを示した。

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