論文の概要: APC2Mesh: Bridging the gap from occluded building façades to full 3D models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02391v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 01:29:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 18:59:11.096620
- Title: APC2Mesh: Bridging the gap from occluded building façades to full 3D models
- Title（参考訳）: APC2Mesh: 閉鎖された建物のファサードから完全な3Dモデルへのギャップを埋める
- Authors: Perpetual Hope Akwensi, Akshay Bharadwaj, Ruisheng Wang,
- Abstract要約: 本稿では,ポイントコンプリートを3次元再構成パイプラインに統合するAPC2Meshを提案する。
具体的には、3次元メッシュ再構成のための線形化スキップアテンションに基づく変形ネットワークへの入力として、隠蔽された点から生成された完全点を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.113739955215433
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The benefits of having digital twins of urban buildings are numerous. However, a major difficulty encountered in their creation from airborne LiDAR point clouds is the effective means of accurately reconstructing significant occlusions amidst point density variations and noise. To bridge the noise/sparsity/occlusion gap and generate high fidelity 3D building models, we propose APC2Mesh which integrates point completion into a 3D reconstruction pipeline, enabling the learning of dense geometrically accurate representation of buildings. Specifically, we leveraged complete points generated from occluded ones as input to a linearized skip attention-based deformation network for 3D mesh reconstruction. In our experiments, conducted on 3 different scenes, we demonstrate that: (1) APC2Mesh delivers comparatively superior results, indicating its efficacy in handling the challenges of occluded airborne building points of diverse styles and complexities. (2) The combination of point completion with typical deep learning-based 3D point cloud reconstruction methods offers a direct and effective solution for reconstructing significantly occluded airborne building points. As such, this neural integration holds promise for advancing the creation of digital twins for urban buildings with greater accuracy and fidelity.
- Abstract（参考訳）: 都市建物のデジタル双生児の利点は多い。
しかし、飛行中のLiDAR点雲から発生する大きな困難は、点密度の変化とノイズの中で重要な閉塞を正確に再構築する有効な手段である。
ノイズ/スパーシティー/閉塞ギャップを埋めて高忠実度3Dビルディングモデルを生成するために,3次元再構成パイプラインにポイントコンプリートを統合したAPC2Meshを提案する。
具体的には、3次元メッシュ再構成のための線形化スキップアテンションに基づく変形ネットワークへの入力として、隠蔽された点から生成された完全点を利用する。
実験では,(1) APC2Meshは比較的優れた結果をもたらし, 多様なスタイルや複雑度を有する航空機搭載ビルディングポイントを閉鎖する際の課題に対処する上での有効性を示した。
2) 通常の深層学習に基づく3次元点雲再構成手法と点完備化の組み合わせは, 航空機搭載のビルディングポイントを再現するための直接的かつ効果的なソリューションを提供する。
このように、このニューラルな統合は、より正確で忠実な都市建物のためのデジタルツインの創出を促進することを約束している。
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