論文の概要: Efficient and Generic Point Model for Lossless Point Cloud Attribute Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06936v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 11:40:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 14:50:32.793067
- Title: Efficient and Generic Point Model for Lossless Point Cloud Attribute Compression
- Title（参考訳）: 損失点クラウド属性圧縮のための効率的および汎用的点モデル
- Authors: Kang You, Pan Gao, Zhan Ma,
- Abstract要約: PoLoPCACは、高い圧縮効率と強力な一般化性を同時に達成する効率的で汎用的なPCAC手法である。
提案手法は,Synthetic 2k-ShapeNetデータセットでトレーニングした時に即座にデプロイできる。
実験により, 各種データセット上でのG-PCCv23よりも連続的にビットレートを低減できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.316347464011056
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The past several years have witnessed the emergence of learned point cloud compression (PCC) techniques. However, current learning-based lossless point cloud attribute compression (PCAC) methods either suffer from high computational complexity or deteriorated compression performance. Moreover, the significant variations in point cloud scale and sparsity encountered in real-world applications make developing an all-in-one neural model a challenging task. In this paper, we propose PoLoPCAC, an efficient and generic lossless PCAC method that achieves high compression efficiency and strong generalizability simultaneously. We formulate lossless PCAC as the task of inferring explicit distributions of attributes from group-wise autoregressive priors. A progressive random grouping strategy is first devised to efficiently resolve the point cloud into groups, and then the attributes of each group are modeled sequentially from accumulated antecedents. A locality-aware attention mechanism is utilized to exploit prior knowledge from context windows in parallel. Since our method directly operates on points, it can naturally avoids distortion caused by voxelization, and can be executed on point clouds with arbitrary scale and density. Experiments show that our method can be instantly deployed once trained on a Synthetic 2k-ShapeNet dataset while enjoying continuous bit-rate reduction over the latest G-PCCv23 on various datasets (ShapeNet, ScanNet, MVUB, 8iVFB). Meanwhile, our method reports shorter coding time than G-PCCv23 on the majority of sequences with a lightweight model size (2.6MB), which is highly attractive for practical applications. Dataset, code and trained model are available at https://github.com/I2-Multimedia-Lab/PoLoPCAC.
- Abstract（参考訳）: 過去数年間、学習点クラウド圧縮(PCC)技術の出現を目撃してきた。
しかし、現在の学習ベースのロスレスポイントクラウド属性圧縮(PCAC)手法は、高い計算複雑性や圧縮性能の低下に悩まされている。
さらに、実世界のアプリケーションで遭遇するポイントクラウドスケールとスパシティの大きな変化は、オールインワンのニューラルモデルの開発を困難な課題にしている。
本稿では,高圧縮効率と高一般化性を同時に実現する,効率的で汎用的なロスレスPCAC法であるPoLoPCACを提案する。
損失のないPCACをグループワイド自己回帰前処理から属性の明示的な分布を推定するタスクとして定式化する。
プログレッシブ・ランダム・グルーピング・ストラテジーは、まず、ポイント・クラウドをグループに効率的に解決するために考案され、その後、各グループの属性が蓄積した先行要素から逐次モデル化される。
局所性を考慮した注意機構を用いて、コンテキストウィンドウからの事前知識を並列に活用する。
本手法は, 点上で直接動作するため, ボキセル化による歪みを自然に回避することができ, 任意のスケールと密度で点雲上で実行することができる。
実験の結果,本手法はSynthetic 2k-ShapeNetデータセット上でトレーニングした直後に,各種データセット(ShapeNet, ScanNet, MVUB, 8iVFB)上で,最新のG-PCCv23よりも連続的にビットレートの削減を享受しながら,即座に展開可能であることがわかった。
一方,本手法では,軽量なモデルサイズ(2.6MB)の配列ではG-PCCv23よりも短い符号化時間を報告している。
データセット、コード、トレーニングされたモデルはhttps://github.com/I2-Multimedia-Lab/PoLoPCACで入手できる。
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