論文の概要: PU-Ray: Point Cloud Upsampling via Ray Marching on Implicit Surface
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08755v1
- Date: Thu, 12 Oct 2023 22:45:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 15:12:00.966012
- Title: PU-Ray: Point Cloud Upsampling via Ray Marching on Implicit Surface
- Title(参考訳): PU-ray:不活性表面上のレイマーキングによる点雲アップサンプリング
- Authors: Sangwon Lim, Karim El-Basyouny, Yee Hong Yang
- Abstract要約: 本稿では,問合せ線毎の深さ予測を行うため,任意のレートで線に基づくアップサンプリング手法を提案する。
この方法は、暗黙的な表面学習によりより正確で安定した光深度予測を実現するために、光マーチングアルゴリズムをシミュレートする。
結果は、異なる領域にまたがる手法の汎用性と、限られた計算資源とトレーニングデータを用いたトレーニングシナリオを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.502607075556743
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While the recent advancements in deep-learning-based point cloud upsampling
methods improve the input to autonomous driving systems, they still suffer from
the uncertainty of denser point generation resulting from end-to-end learning.
For example, due to the vague training objectives of the models, their
performance depends on the point distributions of the input and the ground
truth. This causes problems of domain dependency between synthetic and
real-scanned point clouds and issues with substantial model sizes and dataset
requirements. Additionally, many existing methods upsample point clouds with a
fixed scaling rate, making them inflexible and computationally redundant. This
paper addresses the above problems by proposing a ray-based upsampling approach
with an arbitrary rate, where a depth prediction is made for each query ray.
The method simulates the ray marching algorithm to achieve more precise and
stable ray-depth predictions through implicit surface learning. The rule-based
mid-point query sampling method enables a uniform output point distribution
without requiring model training using the Chamfer distance loss function,
which can exhibit bias towards the training dataset. Self-supervised learning
becomes possible with accurate ground truths within the input point cloud. The
results demonstrate the method's versatility across different domains and
training scenarios with limited computational resources and training data. This
allows the upsampling task to transition from academic research to real-world
applications.
- Abstract(参考訳): ディープラーニングベースのポイントクラウドアップサンプリング手法の最近の進歩は、自動運転システムへの入力を改善する一方で、エンドツーエンド学習による密接なポイント生成の不確実性にも苦しんでいる。
例えば、モデルの曖昧なトレーニング目標のために、それらのパフォーマンスは入力の点分布と基底真理に依存する。
これは、合成と実スキャンされたポイントクラウド間のドメイン依存性の問題と、相当なモデルサイズとデータセット要求の問題を引き起こす。
さらに、既存の多くのメソッドは、一定のスケーリング率でポイントクラウドをアップサンプルし、柔軟性がなく、計算的に冗長である。
本稿では,各問合せ線に対する深さ予測を行う場合,任意のレートでレイベースアップサンプリング手法を提案することにより,上記の問題に対処する。
この手法はレイマーチングアルゴリズムをシミュレートし、暗黙的な表面学習を通じてより正確で安定なレイマーチング予測を実現する。
規則に基づく中点問合せサンプリング手法により,Chamfer 距離損失関数を用いたモデルトレーニングを必要とせず,一様出力点分布が可能となり,トレーニングデータセットに対するバイアスが生じる。
入力ポイントクラウド内の正確な基底真理によって、自己教師付き学習が可能になる。
提案手法は,計算資源とトレーニングデータに制限のある異なる領域と学習シナリオにまたがる汎用性を示す。
これにより、アップサンプリングタスクを学術研究から実世界のアプリケーションに移行することができる。
関連論文リスト
- Learning Continuous Implicit Field with Local Distance Indicator for
Arbitrary-Scale Point Cloud Upsampling [55.05706827963042]
点雲アップサンプリングは、疎点雲から密度が高く均一に分散した点集合を生成することを目的としている。
従来のメソッドは通常、スパースポイントクラウドをいくつかのローカルパッチ、アップサンプルパッチポイント、すべてのアップサンプルパッチにマージする。
そこで本研究では,点雲のアップサンプリングのために,局所的な先行者によって導かれる符号のない距離場を学習する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-23T01:52:14Z) - Grad-PU: Arbitrary-Scale Point Cloud Upsampling via Gradient Descent
with Learned Distance Functions [77.32043242988738]
我々は、任意のアップサンプリングレートをサポートする、正確なポイントクラウドアップサンプリングのための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,まず,所定のアップサンプリング率に応じて低解像度の雲を補間する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T06:36:35Z) - Self-Supervised Arbitrary-Scale Point Clouds Upsampling via Implicit
Neural Representation [79.60988242843437]
そこで本研究では,自己監督型および倍率フレキシブルな点雲を同時にアップサンプリングする手法を提案する。
実験結果から, 自己教師あり学習に基づく手法は, 教師あり学習に基づく手法よりも, 競争力や性能が向上することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T07:18:25Z) - Convolutional generative adversarial imputation networks for
spatio-temporal missing data in storm surge simulations [86.5302150777089]
GAN(Generative Adversarial Imputation Nets)とGANベースの技術は、教師なし機械学習手法として注目されている。
提案手法を Con Conval Generative Adversarial Imputation Nets (Conv-GAIN) と呼ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T03:50:48Z) - Quantifying point cloud realism through adversarially learned latent
representations [0.38233569758620056]
本稿では,LiDAR点雲における局所領域のリアリズムを定量化する新しい手法を提案する。
結果のメトリックは、タスク固有のアノテーションを必要とせずに、品質スコアをサンプルに割り当てることができる。
重要な応用の1つとして、局所リアリズムスコアが点雲における異常検出にどのように使用できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-24T07:17:27Z) - Deep Magnification-Flexible Upsampling over 3D Point Clouds [103.09504572409449]
本稿では,高密度点雲を生成するためのエンドツーエンド学習ベースのフレームワークを提案する。
まずこの問題を明示的に定式化し、重みと高次近似誤差を判定する。
そこで我々は,高次改良とともに,統一重みとソート重みを適応的に学習する軽量ニューラルネットワークを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-25T14:00:18Z) - Learning while Respecting Privacy and Robustness to Distributional
Uncertainties and Adversarial Data [66.78671826743884]
分散ロバストな最適化フレームワークはパラメトリックモデルのトレーニングのために検討されている。
目的は、逆操作された入力データに対して頑健なトレーニングモデルを提供することである。
提案されたアルゴリズムは、オーバーヘッドがほとんどない堅牢性を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T18:25:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。