論文の概要: Fast Learning of Signed Distance Functions from Noisy Point Clouds via Noise to Noise Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14225v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 03:35:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-28 18:48:53.811613
• Title: Fast Learning of Signed Distance Functions from Noisy Point Clouds via Noise to Noise Mapping
• Title（参考訳）: ノイズ・ノイズマッピングによるノイズ点雲からの符号付き距離関数の高速学習
• Authors: Junsheng Zhou, Baorui Ma, Yu-Shen Liu, Zhizhong Han,
• Abstract要約: 点雲から符号付き距離関数を学習することは、3Dコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。 クリーンポイントクラウドや地上の真理監督を必要としないノイズ・ノイズマッピングを用いてSDFを学習することを提案する。 我々の新しい特徴はノイズ・ト・ノイズマッピングにあり、1つの物体やシーンの高精度なSDFを、その多重または単一ノイズの観測から推測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.38209327518066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning signed distance functions (SDFs) from point clouds is an important task in 3D computer vision. However, without ground truth signed distances, point normals or clean point clouds, current methods still struggle from learning SDFs from noisy point clouds. To overcome this challenge, we propose to learn SDFs via a noise to noise mapping, which does not require any clean point cloud or ground truth supervision. Our novelty lies in the noise to noise mapping which can infer a highly accurate SDF of a single object or scene from its multiple or even single noisy observations. We achieve this by a novel loss which enables statistical reasoning on point clouds and maintains geometric consistency although point clouds are irregular, unordered and have no point correspondence among noisy observations. To accelerate training, we use multi-resolution hash encodings implemented in CUDA in our framework, which reduces our training time by a factor of ten, achieving convergence within one minute. We further introduce a novel schema to improve multi-view reconstruction by estimating SDFs as a prior. Our evaluations under widely-used benchmarks demonstrate our superiority over the state-of-the-art methods in surface reconstruction from point clouds or multi-view images, point cloud denoising and upsampling.
• Abstract（参考訳）: 点雲から符号付き距離関数(SDF)を学習することは、3Dコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。 しかし、地上の真理に署名された距離、点正規あるいはクリーンな点雲がなければ、現在の手法はノイズの多い点雲からSDFを学ぶのに苦戦している。 この課題を克服するために、クリーンポイントクラウドや地上の真実監督を必要としないノイズからノイズマッピングを通してSDFを学習することを提案する。 我々の新しい特徴はノイズ・ト・ノイズマッピングにあり、1つの物体やシーンの高精度なSDFを、その多重または単一ノイズの観測から推測することができる。 我々は、点雲が不規則であり、秩序がなく、ノイズの観測では点対応がないにもかかわらず、点雲の統計的推論を可能にし、幾何的整合性を維持する新しい損失によってこれを達成した。 トレーニングを高速化するために,CUDAで実装したマルチレゾリューションハッシュ符号化を用いて,トレーニング時間を10倍に短縮し,収束を1分以内で達成する。 さらに,SDFを事前推定することにより,多視点再構成を改善する新しいスキーマを提案する。 広範に使用されているベンチマークによる評価は、点雲や多視点画像、点雲のデノジングとアップサンプリングによる表面再構成において、最先端の手法よりも優れていることを示す。

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