論文の概要: Towards Practical Lossless Neural Compression for LiDAR Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25260v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 10:02:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.232491
• Title: Towards Practical Lossless Neural Compression for LiDAR Point Clouds
• Title（参考訳）: LiDAR点雲の実用的無損失ニューラル圧縮に向けて
• Authors: Pengpeng Yu, Haoran Li, Runqing Jiang, Dingquan Li, Jing Wang, Liang Lin, Yulan Guo,
• Abstract要約: 高精度な幾何学的詳細の極端に広い範囲は、効率的な文脈モデリングを妨げる。 私たちのフレームワークは2つの軽量モジュールで構成されています。 実験では、リアルタイムに競争力のある圧縮性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.36825469211375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR point clouds are fundamental to various applications, yet the extreme sparsity of high-precision geometric details hinders efficient context modeling, thereby limiting the compression speed and performance of existing methods. To address this challenge, we propose a compact representation for efficient predictive lossless coding. Our framework comprises two lightweight modules. First, the Geometry Re-Densification Module iteratively densifies encoded sparse geometry, extracts features at a dense scale, and then sparsifies the features for predictive coding. This module avoids costly computation on highly sparse details while maintaining a lightweight prediction head. Second, the Cross-scale Feature Propagation Module leverages occupancy cues from multiple resolution levels to guide hierarchical feature propagation, enabling information sharing across scales and reducing redundant feature extraction. Additionally, we introduce an integer-only inference pipeline to enable bit-exact cross-platform consistency, which avoids the entropy-coding collapse observed in existing neural compression methods and further accelerates coding. Experiments demonstrate competitive compression performance at real-time speed. Code will be released upon acceptance. Code is available at https://github.com/pengpeng-yu/FastPCC.
• Abstract（参考訳）: LiDAR点雲は様々な用途において基本的なものであるが、高精度な幾何学的詳細が極端に広いため、効率的なコンテキストモデリングが妨げられ、既存の手法の圧縮速度と性能が制限される。 この課題に対処するために,効率的な予測ロスレス符号化のためのコンパクト表現を提案する。 私たちのフレームワークは2つの軽量モジュールで構成されています。 まず、Geometry Re-Densification Moduleは、エンコードされたスパース幾何学を反復的に密度付けし、密集したスケールで特徴を抽出し、予測的符号化のための特徴をスパース化する。 このモジュールは、軽量な予測ヘッドを維持しながら、非常にスパースな詳細に関するコスト計算を避ける。 第二に、クロススケール機能伝搬モジュールは、複数の解像度レベルからの占有キューを活用して、階層的な機能伝搬をガイドし、スケール間での情報共有を可能にし、冗長な機能抽出を減らす。 さらに,既存のニューラル圧縮法で観測されるエントロピー符号化の崩壊を回避し,さらに高速な符号化を実現するため,整数のみの推論パイプラインを導入している。 実験では、リアルタイムに競争力のある圧縮性能を示す。 コードは受理時にリリースされる。 コードはhttps://github.com/pengpeng-yu/FastPCCで入手できる。

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