論文の概要: Unsupervised Point Cloud Completion through Unbalanced Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02671v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 15:06:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 01:42:49.665090
• Title: Unsupervised Point Cloud Completion through Unbalanced Optimal Transport
• Title（参考訳）: 不均衡最適輸送による無監督点雲の完結
• Authors: Taekyung Lee, Jaemoo Choi, Jaewoong Choi,
• Abstract要約: 未ペアのポイントクラウド補完は、未ペアの未完了と完全なポイントクラウドデータから完了マップを学ぶ方法を探る。 非平衡の最適輸送マップを用いた不対向点雲補修のための新しい手法を提案する。 我々のモデルは特に、不完全なクラウドデータセットと完全なクラウドデータセットのカテゴリの割合が異なるクラス不均衡のシナリオで有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5502600490147196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unpaired point cloud completion explores methods for learning a completion map from unpaired incomplete and complete point cloud data. In this paper, we propose a novel approach for unpaired point cloud completion using the unbalanced optimal transport map, called Unbalanced Optimal Transport Map for Unpaired Point Cloud Completion (UOT-UPC). We demonstrate that the unpaired point cloud completion can be naturally interpreted as the Optimal Transport (OT) problem and introduce the Unbalanced Optimal Transport (UOT) approach to address the class imbalance problem, which is prevalent in unpaired point cloud completion datasets. Moreover, we analyze the appropriate cost function for unpaired completion tasks. This analysis shows that the InfoCD cost function is particularly well-suited for this task. Our model is the first attempt to leverage UOT for unpaired point cloud completion, achieving competitive or superior results on both single-category and multi-category datasets. In particular, our model is especially effective in scenarios with class imbalance, where the proportions of categories are different between the incomplete and complete point cloud datasets.
• Abstract（参考訳）: 未ペアのポイントクラウド補完は、未ペアの未完了と完全なポイントクラウドデータから完了マップを学ぶ方法を探る。 本稿では,不均衡最適輸送マップ(Un Balanced Optimal Transport Map for Unpaired Point Cloud Completion (UOT-UPC)) を用いた不均衡点雲の補完手法を提案する。 未ペアの点雲完了は、自然に最適輸送(OT)問題と解釈でき、未ペアの点雲完了データセットでよく見られるクラス不均衡問題に対処する不均衡最適輸送(UOT)アプローチを導入することを実証する。 さらに,未完成な完了タスクの適切なコスト関数を解析する。 この分析はInfoCDコスト関数がこのタスクに特に適していることを示している。 我々のモデルは、単一カテゴリとマルチカテゴリの両方のデータセットにおいて、競合的または優れた結果を達成するために、未完成のポイントクラウドコンプリートにUTTを活用する最初の試みである。 特に、私たちのモデルは、不完全なクラウドデータセットと完全なクラウドデータセットのカテゴリの割合が異なるクラス不均衡のシナリオで特に効果的です。

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