論文の概要: Efficient Point Clouds Upsampling via Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15286v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 17:50:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:54.284536
• Title: Efficient Point Clouds Upsampling via Flow Matching
• Title（参考訳）: フローマッチングによる効率的な点群アップサンプリング
• Authors: Zhi-Song Liu, Chenhang He, Lei Li,
• Abstract要約: 既存の拡散モデルは、ガウスノイズを実点雲にマップするときに非効率で苦労する。 本研究では,スパース点雲を高忠実度密度の雲に直接マッピングする流れマッチング手法PUFMを提案する。 本手法はより優れたアップサンプリング品質を提供するが,サンプリングステップは少ない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.948354780275388
• License:
• Abstract: Diffusion models are a powerful framework for tackling ill-posed problems, with recent advancements extending their use to point cloud upsampling. Despite their potential, existing diffusion models struggle with inefficiencies as they map Gaussian noise to real point clouds, overlooking the geometric information inherent in sparse point clouds. To address these inefficiencies, we propose PUFM, a flow matching approach to directly map sparse point clouds to their high-fidelity dense counterparts. Our method first employs midpoint interpolation to sparse point clouds, resolving the density mismatch between sparse and dense point clouds. Since point clouds are unordered representations, we introduce a pre-alignment method based on Earth Mover's Distance (EMD) optimization to ensure coherent interpolation between sparse and dense point clouds, which enables a more stable learning path in flow matching. Experiments on synthetic datasets demonstrate that our method delivers superior upsampling quality but with fewer sampling steps. Further experiments on ScanNet and KITTI also show that our approach generalizes well on RGB-D point clouds and LiDAR point clouds, making it more practical for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、不適切な問題に取り組むための強力なフレームワークである。 その可能性にもかかわらず、既存の拡散モデルはガウスのノイズを実点の雲にマッピングし、疎点の雲に固有の幾何学的情報を見渡すため、非効率に苦しむ。 これらの非効率性に対処するために,スパース点雲を高忠実度密度の雲に直接マッピングする流れマッチング手法PUFMを提案する。 提案手法は,まず中点補間法を用いてスパース点雲を分離し,スパース点雲と密度点雲の密度ミスマッチを解消する。 点雲は無秩序な表現であるため,アース・モーバーの距離(EMD)最適化に基づく事前調整手法を導入し,スパースと高密度点雲間のコヒーレントな補間を保証することにより,フローマッチングにおけるより安定した学習経路を実現する。 合成データセットの実験により,本手法はより優れたアップサンプリング品質を提供するが,サンプリングステップは少ないことを示した。 ScanNetとKITTIに関するさらなる実験は、我々のアプローチがRGB-DポイントクラウドとLiDARポイントクラウドをうまく一般化し、現実世界のアプリケーションにとってより実用的であることを示している。

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