論文の概要: Simple Baselines for Projection-based Full-reference and No-reference Point Cloud Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17147v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 04:42:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 22:14:26.067448
• Title: Simple Baselines for Projection-based Full-reference and No-reference Point Cloud Quality Assessment
• Title（参考訳）: 投影型全参照と非参照点クラウド品質評価のための簡易ベースライン
• Authors: Zicheng Zhang, Yingjie Zhou, Wei Sun, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai
• Abstract要約: 投影型ポイントクラウド品質評価(PCQA)のための簡易ベースラインを提案する。 我々は、全参照(FR)タスクと非参照(NR)PCQAタスクの両方に対して、点雲から共通立方体状の投影プロセスによって得られる多重射影を用いる。 ICIP 2023 PCVQA Challengeに参加して,5トラック中4トラックで首位を獲得した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.2709006613171
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Point clouds are widely used in 3D content representation and have various applications in multimedia. However, compression and simplification processes inevitably result in the loss of quality-aware information under storage and bandwidth constraints. Therefore, there is an increasing need for effective methods to quantify the degree of distortion in point clouds. In this paper, we propose simple baselines for projection-based point cloud quality assessment (PCQA) to tackle this challenge. We use multi-projections obtained via a common cube-like projection process from the point clouds for both full-reference (FR) and no-reference (NR) PCQA tasks. Quality-aware features are extracted with popular vision backbones. The FR quality representation is computed as the similarity between the feature maps of reference and distorted projections while the NR quality representation is obtained by simply squeezing the feature maps of distorted projections with average pooling The corresponding quality representations are regressed into visual quality scores by fully-connected layers. Taking part in the ICIP 2023 PCVQA Challenge, we succeeded in achieving the top spot in four out of the five competition tracks.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドは3Dコンテンツ表現に広く使われ、マルチメディアに様々な応用がある。 しかし、圧縮と単純化のプロセスは必然的にストレージや帯域幅の制約の下で品質に配慮した情報が失われる。 したがって、点雲の歪みの度合いを定量化する効果的な方法の必要性が高まっている。 本稿では,この課題に対処するために,投影型ポイントクラウド品質評価(PCQA)のためのシンプルなベースラインを提案する。 我々は、全参照(FR)タスクと非参照(NR)PCQAタスクの両方に対して、点雲から共通立方体状の投影プロセスによって得られる多重射影を用いる。 品質認識機能は、一般的なビジョンバックボーンで抽出される。 FR品質表現は、参照射影と歪射影の特徴マップの類似性として計算され、NR品質表現は、歪射影の特徴マップを平均プーリングで単純にスクイーズすることで得られる。 ICIP 2023 PCVQA Challengeに参加して,5トラック中4トラックで首位を獲得した。

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