論文の概要: A Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model for Point Cloud Upsampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02719v1
• Date: Sun, 3 Dec 2023 12:41:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 15:42:41.945073
• Title: A Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model for Point Cloud Upsampling
• Title（参考訳）: 点群アップサンプリングのための条件付き拡散確率モデル
• Authors: Wentao Qu, Yuantian Shao, Lingwu Meng, Xiaoshui Huang, Liang Xiao
• Abstract要約: PUDMと呼ばれる点群アップサンプリングのための条件分解拡散確率モデル(DDPM)を提案する。 PUDMはスパース点雲を条件として扱い、高密度点雲と雑音の間の変換関係を反復的に学習する。 PUDMは実験結果に強い耐雑音性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.390581335119098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud upsampling (PCU) enriches the representation of raw point clouds, significantly improving the performance in downstream tasks such as classification and reconstruction. Most of the existing point cloud upsampling methods focus on sparse point cloud feature extraction and upsampling module design. In a different way, we dive deeper into directly modelling the gradient of data distribution from dense point clouds. In this paper, we proposed a conditional denoising diffusion probability model (DDPM) for point cloud upsampling, called PUDM. Specifically, PUDM treats the sparse point cloud as a condition, and iteratively learns the transformation relationship between the dense point cloud and the noise. Simultaneously, PUDM aligns with a dual mapping paradigm to further improve the discernment of point features. In this context, PUDM enables learning complex geometry details in the ground truth through the dominant features, while avoiding an additional upsampling module design. Furthermore, to generate high-quality arbitrary-scale point clouds during inference, PUDM exploits the prior knowledge of the scale between sparse point clouds and dense point clouds during training by parameterizing a rate factor. Moreover, PUDM exhibits strong noise robustness in experimental results. In the quantitative and qualitative evaluations on PU1K and PUGAN, PUDM significantly outperformed existing methods in terms of Chamfer Distance (CD) and Hausdorff Distance (HD), achieving state of the art (SOTA) performance.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドアップサンプリング(PCU)は、生のポイントクラウドの表現を豊かにし、分類や再構築といった下流タスクのパフォーマンスを大幅に向上させる。 既存のポイントクラウドアップサンプリングメソッドのほとんどは、スパースポイントクラウド機能抽出とアップサンプリングモジュール設計に重点を置いている。 別の方法では、高密度の点雲からのデータ分布の勾配を直接モデル化する。 本稿では,PUDMと呼ばれる点群アップサンプリングのための条件分解拡散確率モデル(DDPM)を提案する。 具体的には、PUDMはスパース点雲を条件として扱い、高密度点雲とノイズの間の変換関係を反復的に学習する。 同時にPUDMは、点特徴の識別をさらに改善するために、デュアルマッピングパラダイムと整合する。 この文脈では、PUDMは、追加のアップサンプリングモジュール設計を回避しつつ、支配的な特徴を通じて、地上の真実の中で複雑な幾何学の詳細を学習することができる。 さらに、推定中に高品質の任意のスケールのポイントクラウドを生成するため、pudmはレート係数をパラメータ化することにより、トレーニング中にスパースポイント雲と密集点雲の間のスケールの事前知識を利用する。 さらに, PUDMは実験結果に強い耐雑音性を示す。 PU1KとPUGANの定量および定性評価において,PUDMは従来の方法に比べて,シャンファー距離 (CD) とハウスドルフ距離 (HD) で有意に優れており,SOTAのパフォーマンスが達成されている。

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