#113
summarized by : Naoya Chiba
SnowflakeNet: Point Cloud Completion by Snowflake Point Deconvolution With Skip-Transformer

どんな論文か?

深層学習を用いた三次元点群の全周補完・アップサンプリング手法の提案.Attentionを導入したネットワークで局所形状の特徴量を抽出し,段階的に点群密度を上げることでエッジや平面の形状を保ったアップサンプリングを実現する.
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新規性

デコンボリューションベースの点群アップサンプリング手法の導入,最近の点群処理ネットワークの構造を用いた特徴抽出を利用.はじめに全周点群補完のために単一のLatentで表現してから粗い点群を出力,密度を一定にするためにFPSでダウンサンプリングしてから提案するデコンボリューションモジュールを積んだネットワークに入力する.

結果

PCN DatasetとCompletion3Dで検証し,クラスを問わず既存手法よりも高いスコアを達成した.Ablation Studyとして各要素がスコア向上に寄与していることを示した.

その他(なぜ通ったか?等)