論文の概要: Neural Poisson Surface Reconstruction: Resolution-Agnostic Shape Reconstruction from Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01766v3
• Date: Tue, 28 Nov 2023 16:40:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 03:40:13.729574
• Title: Neural Poisson Surface Reconstruction: Resolution-Agnostic Shape Reconstruction from Point Clouds
• Title（参考訳）: ニューラルポアソン表面再構成:点雲からの解像度非依存形状再構成
• Authors: Hector Andrade-Loarca, Julius Hege, Daniel Cremers, Gitta Kutyniok
• Abstract要約: 我々は,3次元形状を点から復元するという課題に対処する形状再構成アーキテクチャであるニューラルポアソン表面再構成(nPSR)を導入する。 nPSRには2つの大きな利点がある: まず、高分解能評価において同等の性能を達成しつつ、低分解能データの効率的なトレーニングを可能にする。 全体として、ニューラル・ポアソン表面の再構成は、形状再構成における古典的なディープニューラルネットワークの限界を改良するだけでなく、再構築品質、走行時間、分解能非依存の観点からも優れた結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.02191521770926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Neural Poisson Surface Reconstruction (nPSR), an architecture for shape reconstruction that addresses the challenge of recovering 3D shapes from points. Traditional deep neural networks face challenges with common 3D shape discretization techniques due to their computational complexity at higher resolutions. To overcome this, we leverage Fourier Neural Operators to solve the Poisson equation and reconstruct a mesh from oriented point cloud measurements. nPSR exhibits two main advantages: First, it enables efficient training on low-resolution data while achieving comparable performance at high-resolution evaluation, thanks to the resolution-agnostic nature of FNOs. This feature allows for one-shot super-resolution. Second, our method surpasses existing approaches in reconstruction quality while being differentiable and robust with respect to point sampling rates. Overall, the neural Poisson surface reconstruction not only improves upon the limitations of classical deep neural networks in shape reconstruction but also achieves superior results in terms of reconstruction quality, running time, and resolution agnosticism.
• Abstract（参考訳）: 我々は,3次元形状を点から復元するという課題に対処する形状再構成アーキテクチャであるニューラルポアソン表面再構成(nPSR)を導入する。 従来のディープニューラルネットワークは、高解像度での計算複雑性のため、一般的な3次元形状の離散化技術による課題に直面している。 これを解決するために、フーリエニューラル演算子を用いてポアソン方程式を解き、配向点雲の測定からメッシュを再構築する。 第一に、FNOの分解能に依存しない性質のおかげで、高分解能評価において同等の性能を達成しつつ、低分解能データの効率的なトレーニングを可能にします。 この機能はワンショットの超解像度を可能にする。 第2に, 本手法は, 点サンプリング率に関して微分可能かつ頑健でありながら, 既存の復元品質のアプローチを上回っている。 全体として、ニューラルポアソン表面再構成は、形状再構成における古典的なディープニューラルネットワークの制限を改良するだけでなく、再構成品質、実行時間、解像度非依存性の観点から優れた結果を得る。

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