Fugu-MT 論文翻訳(概要): ObitoNet: Multimodal High-Resolution Point Cloud Reconstruction

論文の概要: ObitoNet: Multimodal High-Resolution Point Cloud Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18775v1
Date: Wed, 25 Dec 2024 04:34:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-30 17:29:24.248892
Title: ObitoNet: Multimodal High-Resolution Point Cloud Reconstruction
Title（参考訳）: ObitoNet:マルチモーダル高分解能クラウド再構築
Authors: Apoorv Thapliyal, Vinay Lanka, Swathi Baskaran,
Abstract要約: ObitoNetはマルチモーダル入力を統合するためにクロスアテンション機構を採用している。学習したマルチモーダル機能は、高解像度のポイントクラウド再構成のためのトランスフォーマーベースのデコーダに入力される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: ObitoNet employs a Cross Attention mechanism to integrate multimodal inputs, where Vision Transformers (ViT) extract semantic features from images and a point cloud tokenizer processes geometric information using Farthest Point Sampling (FPS) and K Nearest Neighbors (KNN) for spatial structure capture. The learned multimodal features are fed into a transformer-based decoder for high-resolution point cloud reconstruction. This approach leverages the complementary strengths of both modalities rich image features and precise geometric details ensuring robust point cloud generation even in challenging conditions such as sparse or noisy data.
Abstract（参考訳）: ObitoNetはマルチモーダル入力を統合するためにクロスアテンション機構を採用しており、視覚変換器(ViT)が画像から意味的特徴を抽出し、ポイントクラウドトークン化器が空間構造キャプチャのためにFarthest Point Sampling(FPS)とK Nearest Neighbors(KNN)を使用して幾何学情報を処理している。学習したマルチモーダル機能は、高解像度のポイントクラウド再構成のためのトランスフォーマーベースのデコーダに入力される。このアプローチは、スパースデータやノイズデータのような困難な条件においても、高画質な画像特徴と、ロバストな点雲の生成を保証する正確な幾何学的詳細の両方の相補的な強度を利用する。

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