論文の概要: Point Cloud Completion Guided by Prior Knowledge via Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17770v2
• Date: Sat, 16 Dec 2023 04:04:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 20:57:51.604635
• Title: Point Cloud Completion Guided by Prior Knowledge via Causal Inference
• Title（参考訳）: 因果推論による事前知識によるポイントクラウド補完
• Authors: Songxue Gao, Chuanqi Jiao, Ruidong Chen, Weijie Wang, Weizhi Nie
• Abstract要約: 本稿では,ポイントPCと呼ばれる新たなクラウド完了タスクを提案する。 Point-PCはメモリネットワークを用いて形状の先行情報を検索し、因果推論モデルを設計し、欠落した形状情報をフィルタリングする。 ShapeNet-55、PCN、KITTIデータセットの実験結果から、Point-PCは最先端の手法よりも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）: 19.935868881427226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud completion aims to recover raw point clouds captured by scanners from partial observations caused by occlusion and limited view angles. This makes it hard to recover details because the global feature is unlikely to capture the full details of all missing parts. In this paper, we propose a novel approach to point cloud completion task called Point-PC, which uses a memory network to retrieve shape priors and designs a causal inference model to filter missing shape information as supplemental geometric information to aid point cloud completion. Specifically, we propose a memory operating mechanism where the complete shape features and the corresponding shapes are stored in the form of ``key-value'' pairs. To retrieve similar shapes from the partial input, we also apply a contrastive learning-based pre-training scheme to transfer the features of incomplete shapes into the domain of complete shape features. Experimental results on the ShapeNet-55, PCN, and KITTI datasets demonstrate that Point-PC outperforms the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ポイント・クラウド・コンプリート(point cloud completion)は、閉塞と視野角の制限による部分的観察からスキャナーが捉えた生のポイント・クラウドを回復することを目的としている。 これにより、グローバル機能が欠落している部分の完全な詳細を捉えられないため、詳細を復元することが難しくなる。 本稿では,記憶ネットワークを用いて形状先行を検索し,欠落した形状情報を補足幾何情報としてフィルタリングし,ポイントクラウド完成を支援するために因果推論モデルを設計するpoint-pcという,ポイントクラウド完成タスクに対する新しいアプローチを提案する。 具体的には,完全な形状特徴と対応する形状を ``key-value''' ペアの形式で格納するメモリ操作機構を提案する。 部分入力から類似した形状を取り出すために,不完全形状の特徴を完全形状特徴の領域に伝達するために,コントラスト学習に基づく事前学習手法を適用する。 ShapeNet-55、PCN、KITTIデータセットの実験結果から、Point-PCは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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