論文の概要: Learning Signed Hyper Surfaces for Oriented Point Cloud Normal Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05873v2
• Date: Tue, 30 Jul 2024 07:21:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 22:59:28.193766
• Title: Learning Signed Hyper Surfaces for Oriented Point Cloud Normal Estimation
• Title（参考訳）: 配向点雲正規分布推定のための符号付きハイパー曲面の学習
• Authors: Qing Li, Huifang Feng, Kanle Shi, Yue Gao, Yi Fang, Yu-Shen Liu, Zhizhong Han,
• Abstract要約: 我々は,符号付きハイパー曲面の学習による点雲の向きの正規分布推定のためのSHS-Netと呼ばれる新しい手法を提案する。 符号付き超曲面は、局所的および大域的な情報を集約する高次元特徴空間において暗黙的に学習される。 注意重み付き正規予測モジュールをデコーダとして提案し,局所およびグローバル潜時符号を入力として向きの正規を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.19926259132379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose a novel method called SHS-Net for oriented normal estimation of point clouds by learning signed hyper surfaces, which can accurately predict normals with global consistent orientation from various point clouds. Almost all existing methods estimate oriented normals through a two-stage pipeline, i.e., unoriented normal estimation and normal orientation, and each step is implemented by a separate algorithm. However, previous methods are sensitive to parameter settings, resulting in poor results from point clouds with noise, density variations and complex geometries. In this work, we introduce signed hyper surfaces (SHS), which are parameterized by multi-layer perceptron (MLP) layers, to learn to estimate oriented normals from point clouds in an end-to-end manner. The signed hyper surfaces are implicitly learned in a high-dimensional feature space where the local and global information is aggregated. Specifically, we introduce a patch encoding module and a shape encoding module to encode a 3D point cloud into a local latent code and a global latent code, respectively. Then, an attention-weighted normal prediction module is proposed as a decoder, which takes the local and global latent codes as input to predict oriented normals. Experimental results show that our SHS-Net outperforms the state-of-the-art methods in both unoriented and oriented normal estimation on the widely used benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 符号付き超曲面を学習することで, 様々な点群から大域的一貫した向きで正規性を正確に予測できる, SHS-Net という新しい手法を提案する。 既存の手法のほとんど全てが2段階のパイプライン、すなわち非向きの正規推定と正規向きを推定し、各ステップは別個のアルゴリズムによって実装される。 しかし、従来の手法はパラメータ設定に敏感であり、ノイズ、密度変化、複雑なジオメトリーを持つ点雲による結果が不十分である。 本研究では,多層パーセプトロン(MLP)層によってパラメータ化される符号付きハイパーサーフェス(SHS)を導入し,点雲から端から端までの方向の正規性を推定する。 符号付き超曲面は、局所的および大域的な情報を集約する高次元特徴空間において暗黙的に学習される。 具体的には、3Dポイントクラウドをローカルの潜伏コードとグローバルな潜伏コードにエンコードするパッチ符号化モジュールと形状符号化モジュールを導入する。 次に、注意重み付き正規予測モジュールをデコーダとして提案し、局所的および大域的潜在符号を入力として向き付けられた正規予測を行う。 実験結果から,我々のSHS-Netは,広範に使用されているベンチマークにおいて,非オブジェクト指向とオブジェクト指向の正規推定の両方において,最先端の手法よりも優れていることが示された。

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