論文の概要: Unsupervised Occupancy Learning from Sparse Point Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02759v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 14:05:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 17:11:28.106397
• Title: Unsupervised Occupancy Learning from Sparse Point Cloud
• Title（参考訳）: スパースポイントクラウドからの教師なし職業学習
• Authors: Amine Ouasfi, Adnane Boukhayma,
• Abstract要約: Inlicit Neural Representationsは、複雑なデータモダリティをキャプチャする強力なフレームワークとして注目されている。 本稿では,ニューラルサイン付き距離関数の代わりに占有領域を推定する手法を提案する。 ベースラインに対する暗黙の形状推論を改善する能力と、合成データと実データを用いた最先端技術について強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.732260277121547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit Neural Representations have gained prominence as a powerful framework for capturing complex data modalities, encompassing a wide range from 3D shapes to images and audio. Within the realm of 3D shape representation, Neural Signed Distance Functions (SDF) have demonstrated remarkable potential in faithfully encoding intricate shape geometry. However, learning SDFs from 3D point clouds in the absence of ground truth supervision remains a very challenging task. In this paper, we propose a method to infer occupancy fields instead of SDFs as they are easier to learn from sparse inputs. We leverage a margin-based uncertainty measure to differentially sample from the decision boundary of the occupancy function and supervise the sampled boundary points using the input point cloud. We further stabilize the optimization process at the early stages of the training by biasing the occupancy function towards minimal entropy fields while maximizing its entropy at the input point cloud. Through extensive experiments and evaluations, we illustrate the efficacy of our proposed method, highlighting its capacity to improve implicit shape inference with respect to baselines and the state-of-the-art using synthetic and real data.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural Representationsは、複雑なデータモダリティをキャプチャする強力なフレームワークとして有名になり、3D形状から画像やオーディオまで幅広い範囲に及んでいる。 3次元形状表現の領域内では、ニューラルネットワーク符号距離関数(SDF)は複雑な形状幾何を忠実に符号化する顕著な可能性を示している。 しかし、3Dポイントの雲からSDFを学習することは、根底的な真実の監督がなければ、非常に難しい課題である。 本稿では,スパース入力から学習しやすいため,SDFの代わりに占有場を推定する手法を提案する。 差分に基づく不確実性尺度を用いて、占有関数の決定境界から差分サンプリングを行い、入力点雲を用いてサンプル境界点を監督する。 さらに,入力点雲におけるエントロピーを最大化しながら,占有関数を最小のエントロピー場に向けてバイアスすることで,トレーニングの初期段階における最適化プロセスを安定化する。 提案手法の有効性を概説し,ベースラインに対する暗黙的形状推論の改善と,合成データと実データを用いた最先端技術について述べる。

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