Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pointsoup: High-Performance and Extremely Low-Decoding-Latency Learned Geometry Codec for Large-Scale Point Cloud Scenes

論文の概要: Pointsoup: High-Performance and Extremely Low-Decoding-Latency Learned Geometry Codec for Large-Scale Point Cloud Scenes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13550v1
Date: Sun, 21 Apr 2024 06:31:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-23 18:31:12.404229
Title: Pointsoup: High-Performance and Extremely Low-Decoding-Latency Learned Geometry Codec for Large-Scale Point Cloud Scenes
Title（参考訳）: Pointsoup: 大規模クラウドシーンのための高性能かつ極低デコードレイテンシ学習幾何コーデック
Authors: Kang You, Kai Liu, Li Yu, Pan Gao, Dandan Ding,
Abstract要約: Pointsoupは、高性能かつ極低復号レイテンシを同時に達成する、効率的な学習ベースの幾何学である。単一のニューラルモデル(2.9MB)で可変レート制御を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.262269044326915
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite considerable progress being achieved in point cloud geometry compression, there still remains a challenge in effectively compressing large-scale scenes with sparse surfaces. Another key challenge lies in reducing decoding latency, a crucial requirement in real-world application. In this paper, we propose Pointsoup, an efficient learning-based geometry codec that attains high-performance and extremely low-decoding-latency simultaneously. Inspired by conventional Trisoup codec, a point model-based strategy is devised to characterize local surfaces. Specifically, skin features are embedded from local windows via an attention-based encoder, and dilated windows are introduced as cross-scale priors to infer the distribution of quantized features in parallel. During decoding, features undergo fast refinement, followed by a folding-based point generator that reconstructs point coordinates with fairly fast speed. Experiments show that Pointsoup achieves state-of-the-art performance on multiple benchmarks with significantly lower decoding complexity, i.e., up to 90$\sim$160$\times$ faster than the G-PCCv23 Trisoup decoder on a comparatively low-end platform (e.g., one RTX 2080Ti). Furthermore, it offers variable-rate control with a single neural model (2.9MB), which is attractive for industrial practitioners.
Abstract（参考訳）: 点雲幾何圧縮においてかなりの進歩が達成されているにもかかわらず、大規模なシーンを粗い表面で効果的に圧縮することは依然として課題である。もうひとつの重要な課題は、現実のアプリケーションにおいて重要な要件である、デコードレイテンシの削減だ。本稿では,高速かつ極低復号レイテンシを同時に実現した学習に基づく効率的な幾何コーデックであるPointsoupを提案する。従来のTrisoupコーデックに触発されて、局所曲面を特徴付ける点モデルに基づく戦略が考案された。具体的には、注意に基づくエンコーダを介して、局所的な窓から皮膚の特徴を埋め込んで、拡張された窓を、並列に量子化された特徴の分布を推定するために、クロススケールの先行として導入する。復号中、機能は高速に洗練され、続いて折り畳みベースの点生成器がかなり高速で点座標を再構築した。実験の結果、Pointsoupは、比較的ローエンドなプラットフォーム(例えば、RTX 2080Ti)上のG-PCCv23 Trisoupデコーダよりも90$\sim$160$\times$よりはるかに低いデコード複雑性を持つ複数のベンチマークで、最先端のパフォーマンスを達成することが示された。さらに、単一のニューラルモデル(2.9MB)で可変レート制御を提供する。

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