論文の概要: P2C: Self-Supervised Point Cloud Completion from Single Partial Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14726v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 09:31:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 14:58:48.077479
• Title: P2C: Self-Supervised Point Cloud Completion from Single Partial Clouds
• Title（参考訳）: P2C: 単一部分クラウドからの自己監視ポイントクラウド補完
• Authors: Ruikai Cui, Shi Qiu, Saeed Anwar, Jiawei Liu, Chaoyue Xing, Jing Zhang, Nick Barnes
• Abstract要約: ポイント雲の完成は、部分的な観測に基づいて完全な形状を復元することを目的としている。 既存の手法では、学習には完全な点雲か、同じ物体の複数の部分的な観察が必要である。 Part2Completeは、ポイントクラウドオブジェクトを補完する最初の自己管理型フレームワークです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.02541315496045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud completion aims to recover the complete shape based on a partial observation. Existing methods require either complete point clouds or multiple partial observations of the same object for learning. In contrast to previous approaches, we present Partial2Complete (P2C), the first self-supervised framework that completes point cloud objects using training samples consisting of only a single incomplete point cloud per object. Specifically, our framework groups incomplete point clouds into local patches as input and predicts masked patches by learning prior information from different partial objects. We also propose Region-Aware Chamfer Distance to regularize shape mismatch without limiting completion capability, and devise the Normal Consistency Constraint to incorporate a local planarity assumption, encouraging the recovered shape surface to be continuous and complete. In this way, P2C no longer needs multiple observations or complete point clouds as ground truth. Instead, structural cues are learned from a category-specific dataset to complete partial point clouds of objects. We demonstrate the effectiveness of our approach on both synthetic ShapeNet data and real-world ScanNet data, showing that P2C produces comparable results to methods trained with complete shapes, and outperforms methods learned with multiple partial observations. Code is available at https://github.com/CuiRuikai/Partial2Complete.
• Abstract（参考訳）: ポイント雲の完成は、部分的な観測に基づいて完全な形状を復元することを目的としている。 既存の手法では、学習のために完全な点雲か、同じ物体の複数の部分的観測が必要である。 従来のアプローチとは対照的に、パーシャル2コンプリート(P2C)は、オブジェクトごとに1つの不完全なポイントクラウドのみからなるトレーニングサンプルを使用してポイントクラウドオブジェクトを補完する最初のセルフ教師付きフレームワークである。 具体的には、不完全な点雲を入力としてローカルパッチにグループ化し、異なる部分オブジェクトから事前情報を学習することでマスクパッチを予測する。 また,完備性を制限せずに形状ミスマッチを正則化する領域認識シャムハ距離を提案し,正規一貫性制約を考案し,局所平面性仮定を取り入れ,復元された形状表面の連続完備化を促す。 このようにして、P2Cは地上の真実として複数の観測や完全点雲を必要としない。 その代わり、構造的な手がかりはカテゴリ固有のデータセットから学習され、オブジェクトの部分点クラウドが完成する。 合成シェープネットデータと実世界のScanNetデータの両方に対するアプローチの有効性を実証し、P2Cが完全な形状で訓練された手法に匹敵する結果が得られることを示した。 コードはhttps://github.com/CuiRuikai/Partial2Completeで入手できる。

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