#325
summarized by : Naoya Chiba
Cascaded Refinement Network for Point Cloud Completion

どんな論文か?

不完全な三次元点群の全周点群補完手法.Coarse Reconstruction(全体的な形状を再構成),Dense Reconstruction(段階的に高密度な点群に変換)を順に行うことで,形状全体の整合性が取れつつ密な点群を得ることができる.
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新規性

片面点群からEnd-to-Endで高密度(16384点)の点群を生成する.Dense Reconstructionでは追加する点の入力点からの移動量を推定する.入力点群を反転させた点群もあわせて入力し,クラスごとの平均的なEmbeddingsを取得しておく.生成された点群かを見分ける敵対的ロスも導入.

結果

Mean Chamfer Distanceで比較.ネットワーク自体は省パラメータでありながら各クラスについて既存手法よりも良好な再構成結果を得ている.形状補間も可能であることを実証.Ablation Studyも記載.

その他(なぜ通ったか?等)

ネットワークの各要素の構成に至ったアイデアが端的に説明されており納得できる.高密度な設定でも良好な点群の再構築を実現しており,性能も良い.