論文の概要: SplAttN: Bridging 2D and 3D with Gaussian Soft Splatting and Attention for Point Cloud Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01466v1
• Date: Sat, 02 May 2026 14:34:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.787753
• Title: SplAttN: Bridging 2D and 3D with Gaussian Soft Splatting and Attention for Point Cloud Completion
• Title（参考訳）: SplAttN: Gassian Soft Splattingによる2Dと3Dのブリッジとポイントクラウド補完の注意
• Authors: Zhaoyang Li, Zhichao You, Tianrui Li,
• Abstract要約: そこで,SplAttNを提案する。このSplAttNは,高密度かつ連続的な画像平面表現を生成するために,ハードプロジェクションをガウス分割に置き換える。 実験の結果,SplAttNはPCNとShapeNet-55/34で最先端の性能を発揮することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.124815270085048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although multi-modal learning has advanced point cloud completion, the theoretical mechanisms remain unclear. Recent works attribute success to the connection between modalities, yet we identify that standard hard projection severs this connection: projecting a sparse point cloud onto the image plane yields an extremely sparse support, which hinders visual prior propagation, a failure mode we term Cross-Modal Entropy Collapse. To address this practical limitation, we propose SplAttN, which replaces hard projection with Differentiable Gaussian Splatting to produce a dense, continuous image-plane representation. By reformulating projection as continuous density estimation, SplAttN avoids collapsed sparse support, facilitates gradient flow, and improves cross-modal connection learnability. Extensive experiments show that SplAttN achieves state-of-the-art performance on PCN and ShapeNet-55/34. Crucially, we utilize the real-world KITTI benchmark as a stress test for multi-modal reliance. Counter-factual evaluation reveals that while baselines degenerate into unimodal template retrievers insensitive to visual removal, SplAttN maintains a robust dependency on visual cues, validating that our method establishes an effective cross-modal connection. Code is available at https://github.com/zay002/SplAttN.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習には先進的な点雲の完成があるが、理論的なメカニズムはいまだ不明である。 画像平面上にスパース点雲を投影すると、非常にスパースなサポートが得られるため、視覚的先行伝搬を阻害し、我々はクロスモーダルエントロピー崩壊(Cross-Modal Entropy Collapse)と呼ぶ。 この現実的な制限に対処するため、SplAttNを提案する。これは、高密度で連続的な画像平面表現を生成するために、ハードプロジェクションを微分可能なガウススプラッティングに置き換える。 射影を連続密度推定として再構成することにより、SplAttNは崩壊したスパースのサポートを回避し、勾配流を容易にし、相互接続学習性を向上させる。 SplAttNはPCNとShapeNet-55/34で最先端の性能を達成した。 重要なことは、実世界のKITTIベンチマークをマルチモーダル依存のためのストレステストとして利用する。 SplAttN は視覚的手がかりに頑健な依存を保ちながら,本手法が効果的なクロスモーダル接続を確立することを実証している。 コードはhttps://github.com/zay002/SplAttN.comで入手できる。

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