論文の概要: UniPCGC: Towards Practical Point Cloud Geometry Compression via an Efficient Unified Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18541v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 10:51:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:37:32.556054
• Title: UniPCGC: Towards Practical Point Cloud Geometry Compression via an Efficient Unified Approach
• Title（参考訳）: UniPCGC: 効率的な統一アプローチによる実用点クラウド幾何圧縮に向けて
• Authors: Kangli Wang, Wei Gao,
• Abstract要約: 我々は,UniPCGCと呼ばれる効率的な統合ポイントクラウド幾何圧縮フレームワークを提案する。 可逆圧縮、無損失圧縮、可変レート、可変複雑性をサポートする。 損失圧縮ではCR比が8.1%、損失圧縮ではBjontegaard Delta Rate(BD-Rate)が14.02%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.754973569457509
• License:
• Abstract: Learning-based point cloud compression methods have made significant progress in terms of performance. However, these methods still encounter challenges including high complexity, limited compression modes, and a lack of support for variable rate, which restrict the practical application of these methods. In order to promote the development of practical point cloud compression, we propose an efficient unified point cloud geometry compression framework, dubbed as UniPCGC. It is a lightweight framework that supports lossy compression, lossless compression, variable rate and variable complexity. First, we introduce the Uneven 8-Stage Lossless Coder (UELC) in the lossless mode, which allocates more computational complexity to groups with higher coding difficulty, and merges groups with lower coding difficulty. Second, Variable Rate and Complexity Module (VRCM) is achieved in the lossy mode through joint adoption of a rate modulation module and dynamic sparse convolution. Finally, through the dynamic combination of UELC and VRCM, we achieve lossy compression, lossless compression, variable rate and complexity within a unified framework. Compared to the previous state-of-the-art method, our method achieves a compression ratio (CR) gain of 8.1\% on lossless compression, and a Bjontegaard Delta Rate (BD-Rate) gain of 14.02\% on lossy compression, while also supporting variable rate and variable complexity.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースのポイントクラウド圧縮手法は、性能面で大きな進歩を遂げた。 しかし、これらの手法は、高複雑性、圧縮モードの制限、変数レートのサポートの欠如といった課題に直面しており、これらの手法の実用化は制限されている。 実用点クラウド圧縮の開発を促進するため,UniPCGCと呼ばれる効率的な統合点クラウド幾何圧縮フレームワークを提案する。 ロスレス圧縮、ロスレス圧縮、可変レート、可変複雑性をサポートする軽量フレームワークである。 まず,Uneven 8-Stage Lossless Coder (UELC) をロスレスモードで導入する。 第2に、可変レート・複雑度モジュール(VRCM)は、レート変調モジュールと動的スパース畳み込みを併用することにより、損失モードで達成される。 最後に、UELCとVRCMの動的組み合わせにより、統一されたフレームワーク内での損失圧縮、損失のない圧縮、変動率、複雑さを実現する。 従来の最先端手法と比較して,無損失圧縮では8.1\%の圧縮比(CR)、損失圧縮では14.02\%のBjontegaard Delta Rate(BD-Rate)の圧縮比(CR)ゲインを実現し,変動率と変動複雑性をサポートする。

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