論文の概要: Exploiting Topological Prior for Boosting Point Cloud Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10962v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 16:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 20:46:34.727655
• Title: Exploiting Topological Prior for Boosting Point Cloud Generation
• Title（参考訳）: ポイントクラウド生成のためのトポロジカル事前の爆発
• Authors: Baiyuan Chen,
• Abstract要約: 本稿では、ポイントクラウド生成用に設計された最先端GANであるSP-GANモデルとして、Sphereの革新的な拡張について述べる。 生成した点雲の構造的整合性と全体的品質を高めるために, 発生源のトレーニングプロセスにトポロジカル事前を組み込むことにより, 点雲生成に新たな手法が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an innovative enhancement to the Sphere as Prior Generative Adversarial Network (SP-GAN) model, a state-of-the-art GAN designed for point cloud generation. A novel method is introduced for point cloud generation that elevates the structural integrity and overall quality of the generated point clouds by incorporating topological priors into the training process of the generator. Specifically, this work utilizes the K-means algorithm to segment a point cloud from the repository into clusters and extract centroids, which are then used as priors in the generation process of the SP-GAN. Furthermore, the discriminator component of the SP-GAN utilizes the identical point cloud that contributed the centroids, ensuring a coherent and consistent learning environment. This strategic use of centroids as intuitive guides not only boosts the efficiency of global feature learning but also substantially improves the structural coherence and fidelity of the generated point clouds. By applying the K-means algorithm to generate centroids as the prior, the work intuitively and experimentally demonstrates that such a prior enhances the quality of generated point clouds.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ポイントクラウド生成用に設計された最先端GANであるSP-GANモデルとして、Sphereの革新的な拡張について述べる。 生成した点雲の構造的整合性と全体的品質を高めるために, 発生源のトレーニングプロセスにトポロジカル事前を組み込むことにより, 点雲生成に新たな手法が導入された。 具体的には、K平均アルゴリズムを用いて、リポジトリからポイントクラウドをクラスタに分割し、センタロイドを抽出し、SP-GANの生成プロセスの先行として使用する。 さらに、SP-GANの差別化要素は、セントロイドに寄与する同一の点雲を利用して、一貫性のある一貫した学習環境を確保する。 直感的ガイドとしてのこの戦略的利用は、グローバルな特徴学習の効率を高めるだけでなく、生成された点雲の構造的コヒーレンスと忠実性を大幅に改善する。 K平均アルゴリズムを適用してセンチロイドを生成することにより、この研究は直感的かつ実験的に、そのような先行が生成された点雲の品質を高めることを実証する。

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