論文の概要: Digging into Intrinsic Contextual Information for High-fidelity 3D Point Cloud Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08326v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 12:09:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:02:21.307244
• Title: Digging into Intrinsic Contextual Information for High-fidelity 3D Point Cloud Completion
• Title（参考訳）: 高忠実度3Dポイントクラウドコンプリートのための固有コンテキスト情報へのDigg
• Authors: Jisheng Chu, Wenrui Li, Xingtao Wang, Kanglin Ning, Yidan Lu, Xiaopeng Fan,
• Abstract要約: そこで本研究では,細部における部分点雲からの短・長距離コンテキスト情報の両方を掘り下げる高忠実なPCC手法を提案する。 表面凍結モジュールは、ノイズのない部分点雲から障害に対してポイントを保護する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.932595796358134
• License:
• Abstract: The common occurrence of occlusion-induced incompleteness in point clouds has made point cloud completion (PCC) a highly-concerned task in the field of geometric processing. Existing PCC methods typically produce complete point clouds from partial point clouds in a coarse-to-fine paradigm, with the coarse stage generating entire shapes and the fine stage improving texture details. Though diffusion models have demonstrated effectiveness in the coarse stage, the fine stage still faces challenges in producing high-fidelity results due to the ill-posed nature of PCC. The intrinsic contextual information for texture details in partial point clouds is the key to solving the challenge. In this paper, we propose a high-fidelity PCC method that digs into both short and long-range contextual information from the partial point cloud in the fine stage. Specifically, after generating the coarse point cloud via a diffusion-based coarse generator, a mixed sampling module introduces short-range contextual information from partial point clouds into the fine stage. A surface freezing modules safeguards points from noise-free partial point clouds against disruption. As for the long-range contextual information, we design a similarity modeling module to derive similarity with rigid transformation invariance between points, conducting effective matching of geometric manifold features globally. In this way, the high-quality components present in the partial point cloud serve as valuable references for refining the coarse point cloud with high fidelity. Extensive experiments have demonstrated the superiority of the proposed method over SOTA competitors. Our code is available at https://github.com/JS-CHU/ContextualCompletion.
• Abstract（参考訳）: 点雲における閉塞誘起不完全性の一般的な発生は、点雲完備化(PCC)を幾何学的処理の分野における高精細な課題にしている。 既存のPCC法は、通常、粗い〜細いパラダイムで部分点雲から完全な点雲を生成し、粗いステージは全体形状を生成し、細かいステージはテクスチャの詳細を改善している。 拡散モデルは粗い段階では有効性を示してきたが、PCCの不良な性質のため、微細な段階は依然として高い忠実度が得られるという課題に直面している。 部分点雲におけるテクスチャの詳細に関する本質的な文脈情報は、この課題を解決する鍵となる。 本稿では,細かな段階における部分点雲からの近距離・近距離両方の文脈情報を掘り下げる高忠実PCC法を提案する。 具体的には、拡散ベースの粗い発生器を介して粗い点雲を生成した後、混合サンプリングモジュールは、部分点雲からの短距離コンテキスト情報を微細なステージに導入する。 表面凍結モジュールは、ノイズのない部分点雲から障害に対してポイントを保護する。 長距離文脈情報については、点間の厳密な変換不変性と類似性を導出する類似性モデリングモジュールを設計し、世界中の幾何学多様体の特徴を効果的にマッチングする。 このようにして、部分点雲に存在する高品質な成分は、粗い点雲を高い忠実度で精製するための貴重な参照となる。 大規模な実験により,SOTAの競合相手よりも提案手法の方が優れていることが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/JS-CHU/ContextualCompletionで利用可能です。

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