論文の概要: Revisiting Point Cloud Completion: Are We Ready For The Real-World?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17580v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 16:46:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:34:43.088070
• Title: Revisiting Point Cloud Completion: Are We Ready For The Real-World?
• Title（参考訳）: ポイントクラウドのコンプリートを再考: 実世界に向けて準備は整っているか?
• Authors: Stuti Pathak, Prashant Kumar, Nicholus Mboga, Gunther Steenackers, Rudi Penne,
• Abstract要約: 現在のベンチマークでは、現実的な環境で捉えた点雲の重要な構成要素である、リッチなトポロジ的特徴が欠如していることが示されている。 私たちは、ポイントクラウド補完のための最初の実世界の産業用ポイントクラウドデータセットであるRealPCにコントリビュートしています。 3次元骨格の形で完全な形状のグローバルな位相を抽出する0次元$mathcalPH$predsは、トポロジ的に一貫性のある完全形状を生成するモデルを支援することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.982969884513013
• License:
• Abstract: Point clouds acquired in constrained and challenging real-world settings are incomplete, non-uniformly sparse, or both. These obstacles present acute challenges for a vital task - point cloud completion. Using tools from Algebraic Topology and Persistent Homology ($\mathcal{PH}$), we demonstrate that current benchmark synthetic point clouds lack rich topological features that are important constituents of point clouds captured in realistic settings. To facilitate research in this direction, we contribute the first real-world industrial point cloud dataset for point cloud completion, RealPC - a diverse set of rich and varied point clouds, consisting of $\sim$ 40,000 pairs across 21 categories of industrial structures in railway establishments. Our benchmark results on several strong baselines reveal a striking observation - the existing methods are tailored for synthetic datasets and fail miserably in real-world settings. Building on our observation that RealPC consists of several 0 and 1-dimensional $\mathcal{PH}$-based topological features, we demonstrate the potential of integrating Homology-based topological priors into existing works. More specifically, we present how 0-dimensional $\mathcal{PH}$ priors, which extract the global topology of a complete shape in the form of a 3-D skeleton, can assist a model in generating topologically-consistent complete shapes.
• Abstract（参考訳）: 制約付きで挑戦的な現実世界の設定で取得されたポイントクラウドは、不完全、不均一にスパース、あるいは両方である。 これらの障害は、重要なタスク — ポイントクラウドの完了 — に急激な課題をもたらします。 Algebraic Topology と Persistent Homology (\mathcal{PH}$) のツールを使用して、現在のベンチマーク合成ポイントクラウドは、現実的な環境でキャプチャされたポイントクラウドの重要な構成要素であるリッチトポロジ的特徴を欠いていることを実証する。 この方向の研究を容易にするために,鉄道施設における21の産業構造にまたがる4万ドルの費用で,多種多様な点群からなる多種多様な点群であるRealPCという,ポイントクラウド完成のための最初の実世界の産業用点群データセットをコントリビュートした。 既存の手法は、合成データセット用に調整されており、現実世界の設定で不幸にも失敗する。 我々はRealPCがいくつかの0次元と1次元の$\mathcal{PH}$ベースのトポロジ的特徴から成り立っており、ホモロジーに基づくトポロジ的先例を既存の作品に統合する可能性を示している。 より具体的には、0-次元 $\mathcal{PH}$ pres は3次元骨格の形で完備な形状の大域的位相を抽出し、位相的に一貫性のある完全形状を生成するモデルを支援する方法を示す。

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