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#891
summarized by : yusuke saito
どんな論文か？
3Dあるいは4Dデータの再構成手法において、3Dボクセルグリッドでのtruncated signed distance fields(TSDF)と対応するテクスチャを圧縮するための手法を提案。TSDF圧縮において、エントロピー符号化を用いてEnd-to-Endで学習可能にする。
新規性
- TSDF符号の条件付き分布を用いて表面トポロジーをロスレス圧縮することで、再構成誤差をボクセルのサイズで制限
- トラッキングやUV座標の圧縮を必要とせず、時間的な一貫性を本質的に促進するブロックベースのテクスチャのパラメータ表現を提案
- 高解像度のデータセットにおいてブロックベース符号化を使用、TSDFを直接圧縮することで、MPEG V-PCCよりも3倍以上優れたビットレートを実現
結果
- 既存の形状圧縮法と比較、圧縮率と歪みの関係を示す曲線において、最も低い（良い）結果を実現
- NVIDIA PASCAL TITAN Xp GPU上のシングルスレッド上で、1つのボリュームのすべてのブロックでエンコーダとデコーダの両方を実行するために20ミリ秒の推論時間で実行可能
- 圧縮効率において、歪みの差が無視できるほどの差で、UVAtlasが457KBに対し、提案手法は350KB
その他（なぜ通ったか？等）
3Dモデル＋テクスチャの形状圧縮において、効率よくまた高速に、エンコード・デコード可能にした点。また、高解像度のテクスチャも転送可能(4096 ピクセル)とのこと。
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