Fugu-MT 論文翻訳(概要): CF-PRNet: Coarse-to-Fine Prototype Refining Network for Point Cloud Completion and Reconstruction

論文の概要: CF-PRNet: Coarse-to-Fine Prototype Refining Network for Point Cloud Completion and Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08443v1
Date: Fri, 13 Sep 2024 00:20:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-16 18:17:42.941782
Title: CF-PRNet: Coarse-to-Fine Prototype Refining Network for Point Cloud Completion and Reconstruction
Title（参考訳）: CF-PRNet:ポイントクラウドコンプリートと再構成のための粗大なプロトタイプ精製ネットワーク
Authors: Zhi Chen, Tianqi Wei, Zecheng Zhao, Jia Syuen Lim, Yadan Luo, Hu Zhang, Xin Yu, Scott Chapman, Zi Huang,
Abstract要約: 本稿では,果実の正確な3次元形状を部分的視点から再構築する上での課題について述べる。本稿では,粗大なプロトタイプ精錬ネットワークCF-PRNetを紹介する。 CF-PRNetは、チャンファー距離3.78、F1スコア66.76%、精度56.56%、リコール85.31%で優れたパフォーマンス指標を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.2432367693335
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In modern agriculture, precise monitoring of plants and fruits is crucial for tasks such as high-throughput phenotyping and automated harvesting. This paper addresses the challenge of reconstructing accurate 3D shapes of fruits from partial views, which is common in agricultural settings. We introduce CF-PRNet, a coarse-to-fine prototype refining network, leverages high-resolution 3D data during the training phase but requires only a single RGB-D image for real-time inference. Our approach begins by extracting the incomplete point cloud data that constructed from a partial view of a fruit with a series of convolutional blocks. The extracted features inform the generation of scaling vectors that refine two sequentially constructed 3D mesh prototypes - one coarse and one fine-grained. This progressive refinement facilitates the detailed completion of the final point clouds, achieving detailed and accurate reconstructions. CF-PRNet demonstrates excellent performance metrics with a Chamfer Distance of 3.78, an F1 Score of 66.76%, a Precision of 56.56%, and a Recall of 85.31%, and win the first place in the Shape Completion and Reconstruction of Sweet Peppers Challenge.
Abstract（参考訳）: 現代の農業では、植物や果実の精密なモニタリングは、高スループットの表現型化や自動収穫といったタスクに不可欠である。本稿では, 農業環境に共通する部分的視点から, 果実の正確な3次元形状を復元する上での課題について述べる。 CF-PRNetは、粗大なプロトタイプ精錬ネットワークであり、トレーニング期間中に高解像度の3Dデータを活用するが、リアルタイム推論には1枚のRGB-D画像しか必要としない。我々のアプローチは、果実の部分的なビューから構築された不完全な点雲データを一連の畳み込みブロックで抽出することから始まる。抽出された特徴は、連続的に構築された2つの3Dメッシュプロトタイプを洗練するスケーリングベクトルの生成を知らせる。この進歩的な改良により、最終点雲の詳細な完成が促進され、詳細かつ正確な再構築が達成される。 CF-PRNetは、チャンファー距離3.78、F1スコア66.76%、精度56.56%、リコール85.31%で優れたパフォーマンス指標を示し、Sweet Peppers ChallengeのShape Completion and Restructionで優勝した。

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