論文の概要: Diffusion-Occ: 3D Point Cloud Completion via Occupancy Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14846v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 07:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 14:33:22.628417
• Title: Diffusion-Occ: 3D Point Cloud Completion via Occupancy Diffusion
• Title（参考訳）: Diffusion-Occ:3D Point Cloud Completion via Occupancy Diffusion
• Authors: Guoqing Zhang, Jian Liu,
• Abstract要約: 拡散点クラウドコンプリートのための新しいフレームワークである textbfDiffusion-Occ を紹介する。 占有領域をしきい値にすることで、それを完全点雲に変換する。 実験の結果,Diffusion-Occは既存の差別的・生成的手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.189790379672664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point clouds are crucial for capturing three-dimensional data but often suffer from incompleteness due to limitations such as resolution and occlusion. Traditional methods typically rely on point-based approaches within discriminative frameworks for point cloud completion. In this paper, we introduce \textbf{Diffusion-Occ}, a novel framework for Diffusion Point Cloud Completion. Diffusion-Occ utilizes a two-stage coarse-to-fine approach. In the first stage, the Coarse Density Voxel Prediction Network (CDNet) processes partial points to predict coarse density voxels, streamlining global feature extraction through voxel classification, as opposed to previous regression-based methods. In the second stage, we introduce the Occupancy Generation Network (OccGen), a conditional occupancy diffusion model based on a transformer architecture and enhanced by our Point-Voxel Fuse (PVF) block. This block integrates coarse density voxels with partial points to leverage both global and local features for comprehensive completion. By thresholding the occupancy field, we convert it into a complete point cloud. Additionally, our method employs diverse training mixtures and efficient diffusion parameterization to enable effective one-step sampling during both training and inference. Experimental results demonstrate that Diffusion-Occ outperforms existing discriminative and generative methods.
• Abstract（参考訳）: 点雲は3次元データを取得するのに不可欠であるが、解像度や閉塞などの制限により不完全性に悩まされることが多い。 従来のメソッドは通常、ポイントクラウド補完のための差別的なフレームワーク内のポイントベースのアプローチに依存します。 本稿では,Diffusion Point Cloud Completion のための新しいフレームワークである \textbf{Diffusion-Occ} を紹介する。 Diffusion-Occは2段階の粗大なアプローチを採用している。 第1段階では、粗度ボクセル予測ネットワーク(CDNet)が部分点を処理して粗度ボクセルを予測する。 第2段階では, 変圧器アーキテクチャに基づく条件付き占有拡散モデルであるOccGenを導入し, PVF(Point-Voxel Fuse)ブロックで拡張した。 このブロックは粗密度ボクセルと部分点を統合し、大域的特徴と局所的特徴の両方を利用して包括的完備化を行う。 占有領域をしきい値にすることで、それを完全点雲に変換する。 さらに,本手法では,訓練と推論の双方において,効果的な一段階サンプリングを可能にするために,多種多様な訓練混合物と効率的な拡散パラメタライゼーションを用いる。 実験の結果,Diffusion-Occは既存の差別的・生成的手法よりも優れていた。

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