Fugu-MT 論文翻訳(概要): Point Cloud Synthesis Using Inner Product Transforms

論文の概要: Point Cloud Synthesis Using Inner Product Transforms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18987v2
Date: Tue, 11 Feb 2025 09:03:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-12 16:10:29.41276
Title: Point Cloud Synthesis Using Inner Product Transforms
Title（参考訳）: 内積変換を用いた点雲合成
Authors: Ernst Röell, Bastian Rieck,
Abstract要約: 内部積を用いた点雲の幾何学的位相特性を符号化する新しい手法を開発した。我々のエンコーディングは、再構成、生成、推論といった典型的なタスクにおいて、既存の手法よりも桁違いに高速な推論時間で高品質である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.608942872770855
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Point-cloud synthesis, i.e. the generation of novel point clouds from an input distribution, remains a challenging task, for which numerous complex machine-learning models have been devised. We develop a novel method that encodes geometrical-topological characteristics of point clouds using inner products, leading to a highly-efficient point cloud representation with provable expressivity properties. Integrated into deep learning models, our encoding exhibits high quality in typical tasks like reconstruction, generation, and interpolation, with inference times orders of magnitude faster than existing methods.
Abstract（参考訳）: 点雲合成、すなわち入力分布からの新規点雲の生成は依然として困難な課題であり、複雑な機械学習モデルが数多く考案されている。本研究では,内部積を用いた点雲の幾何学的トポロジカルな特性を符号化し,高効率な点雲表現を実現する手法を開発した。ディープラーニングモデルに統合された符号化は、再構成、生成、補間といった典型的なタスクにおいて、既存の手法よりもはるかに高速な推論時間で高品質であることを示す。

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