- Изучение динамического сжатия облака точек с помощью иерархического межкадрового сопоставления блоков (arXiv)
Автор: Шутин Ся, Тингюй Фань, Илин Сюй, Дженк-Нэн Хван, Чжу Ли.
Аннотация: сжатие трехмерного динамического облака точек (DPC) основано на анализе его временного контекста, который сталкивается со значительными проблемами из-за разреженности и неоднородной структуры DPC. Существующие методы ограничены в захвате достаточных временных зависимостей. Поэтому в этой статье предлагается основанная на обучении структура сжатия DPC с помощью иерархического модуля взаимного предсказания на основе сопоставления блоков для компенсации и сжатия геометрии DPC в скрытом пространстве. В частности, мы предлагаем структуру иерархической оценки движения и компенсации движения (Hie-ME/MC) для гибкого взаимного прогнозирования, которая динамически выбирает степень детализации оптического потока для точной инкапсуляции информации о движении. Чтобы повысить эффективность оценки движения предлагаемого модуля интерпрогнозирования, мы дополнительно разрабатываем сеть согласования блоков внимания KNN (KABM), которая определяет влияние потенциальных соответствующих точек на основе геометрии и корреляции признаков. Наконец, мы сжимаем остаточный и многомасштабный оптический поток с помощью полностью факторизованной модели глубокой энтропии. Результат эксперимента с набором данных Owlii Dynamic Human Dynamic Point Cloud (Owlii), указанным в MPEG, показывает, что наша структура превосходит предыдущие современные методы и стандарт MPEG V-PCC v18 в режиме межкадровой низкой задержки.
2.TT-SDF2PC: Регистрация облака точек и сжатого SDF непосредственно в домене тензорных поездов с эффективным использованием памяти (arXiv)
Автор: Алексей Иванович Бойко, Анастасия Корнилова, Рахим Таривердизаде, Мирфарид Мусавян, Лариса Маркеева, Иван Оселедец, Гонсало Феррер.
Аннотация: В этой статье рассматривается следующий исследовательский вопрос: «Можно ли сжать подробное 3D-представление и использовать его непосредственно для регистрации облака точек?». Сжатие карты сцены может быть достигнуто путем декомпозиции тензорной последовательности (TT) представления функции расстояния со знаком (SDF). Он регулирует количество данных, приведенных к так называемым ТТ-рангам. Используя это представление, мы предложили алгоритм TT-SDF2PC, который способен напрямую регистрировать ПК в сжатом SDF, используя эффективные вычисления его производных в области TT, экономя вычисления и память. Мы сравниваем TT-SDF2PC с локальными и глобальными методами регистрации SOTA в синтетическом наборе данных и реальном наборе данных и показываем сравнимую производительность при значительно меньших затратах ресурсов.
