協調的完成とセグメンテーションによる異常値を持つ部分点クラウドの完成【JST・京大機械翻訳】

Ma Changfeng; Yang Yang; Guo Jie; Wang Chongjun; Guo Yanwen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219101277484 整理番号：22P0306422

協調的完成とセグメンテーションによる異常値を持つ部分点クラウドの完成【JST・京大機械翻訳】

Completing Partial Point Clouds with Outliers by Collaborative Completion and Segmentation

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発行年： 2022年03月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ほとんどの既存の点雲完了法は,雑音や異常値のない部分点雲にのみ適用可能であり,実際には必ずしも保持されない。本論文では,CS-Netと名付けたエンドツーエンドネットワークを提案し,雑音あるいは異常値を含む点雲を完成した。CS-Netでは,完成とセグメンテーションモジュールは協調して互いに促進し,特別に設計したカスケード構造から利益を得た。セグメンテーションの助けを借りて,よりクリーンなポイントクラウドを完了モジュールに供給した。ポイントクラウドを精製して,より良い生成のためにKNN-グループ化を活用するために,FPSと共に分割によって得たラベルを利用する新規完成復号器を設計した。完了とセグメンテーションモジュール作業は,予測の品質を徐々に改善するために互いに有用な情報を交互に共有する。このネットワークを訓練するために,不完全点雲が異常値を含む実際の事例をシミュレートするためのデータセットを構築した。最先端の完成法に対する包括的実験と比較は,著者らの優位性を示した。また,セグメンテーションのスキームと完了およびエンドツーエンド融合を比較し,その有効性を証明した。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 写真測量,空中写真 , 図形・画像処理一般 , CAD,CAM , ロボットの運動・制御

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