論文の概要: P2P-Bridge: Diffusion Bridges for 3D Point Cloud Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16325v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 08:00:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 14:32:51.696082
• Title: P2P-Bridge: Diffusion Bridges for 3D Point Cloud Denoising
• Title（参考訳）: P2Pブリッジ:3Dポイントクラウドデノイングのための拡散ブリッジ
• Authors: Mathias Vogel, Keisuke Tateno, Marc Pollefeys, Federico Tombari, Marie-Julie Rakotosaona, Francis Engelmann,
• Abstract要約: 私たちは、Diffusion Schr"odingerブリッジをポイントクラウドに適応させる新しいフレームワークを通じて、ポイントクラウドを飾るタスクに取り組みます。 オブジェクトデータセットの実験では、P2P-Bridgeは既存のメソッドよりも大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.92854168911704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we tackle the task of point cloud denoising through a novel framework that adapts Diffusion Schr\"odinger bridges to points clouds. Unlike previous approaches that predict point-wise displacements from point features or learned noise distributions, our method learns an optimal transport plan between paired point clouds. Experiments on object datasets like PU-Net and real-world datasets such as ScanNet++ and ARKitScenes show that P2P-Bridge achieves significant improvements over existing methods. While our approach demonstrates strong results using only point coordinates, we also show that incorporating additional features, such as color information or point-wise DINOv2 features, further enhances the performance. Code and pretrained models are available at https://p2p-bridge.github.io.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、Diffusion Schr\"odinger Bridgesをポイントクラウドに適応させる新しいフレームワークを通じて、ポイントクラウドをデノナイズするタスクに取り組む。 点特徴や学習した雑音分布から点方向の変位を予測する従来の手法とは異なり、本手法は対点雲間の最適な輸送計画を学ぶ。 PU-NetのようなオブジェクトデータセットとScanNet++やARKitScenesのような現実世界のデータセットの実験は、P2P-Bridgeが既存のメソッドよりも大幅に改善されていることを示している。 提案手法は点座標のみを用いて強い結果を示すが,色情報や点次DINOv2といった付加的な特徴を取り入れることで,性能がさらに向上することを示す。 コードと事前訓練されたモデルはhttps://p2p-bridge.github.io.comで入手できる。

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