- …
- …
#519
summarized by : Shunsuke Yoshizawa
どんな論文か？
不完全なPointcloudの入力から部分的な形状を補完することを可能にしたVRCNetを提案。この手法は獲得できなかった点群を予測するPMNetと、PMNetから得られた点群からより細部の特徴を発見するRENetの2つのネットワークから構成される。
新規性
従来も不完全なpointcloudを補完することを試みる論文はあったが、近年提案されたNSAFという手法においても、前提として半分の点群が得られているという前提での研究であったため、それ以外の場合において使用することが難しい。一方本研究はそのような点群の取得率といった前提条件は無く、より一般性の高い手法である。
結果
CADモデルを用いて対象物に対して26個の擬似的なカメラを設定し、それぞれの方向から点群を捉えたMulti-View Partial Point Cloud Dataset(MVP dataset)を作成し、従来法との検討を行った。その結果、従来の手法を上回る精度が得られた。
その他（なぜ通ったか？等）
新規のDatasetの作成や補完手法の一般化など、研究コミュニティへの貢献が高く評価されたように感じる。
Dataset: https://mvp-dataset.github.io/
Homepage: https://paul007pl.github.io/projects/VRCNet
- …
- …