CVPRMay, 2020

OctSqueeze: 基于八叉树结构的激光雷达熵编码模型

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TL;DR本论文提出了一种新颖的深度压缩算法，通过将 LiDAR 点云编码为八叉树，并设计一种以树结构为基础的条件熵模型，来减少点云数据的储存空间。实验证明该方法在保证重建质量的同时，将比特率降低了 10-20%，并在下游 3D 分割和检测任务中表现突出，非常适用于自驾车等实时应用场景。
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发现论文，激发创造
  • MuSCLE：使用深度熵模型对 LiDAR 进行多次扫描压缩

    本研究提出一种新型压缩算法，基于新型条件熵模型，在多个 LiDAR 扫描的空时关系中，对几何和强度值进行压缩，实现较之前最新的 LiDAR 压缩方法，分别在 UrbanCity 和 SemanticKITTI 数据集中，减少了 7-17% 和 15-35% 的联合几何和强度比特率。

    Nov, 2020

  • OctAttention：面向点云压缩的基于八叉树的大规模上下文模型

    本文提出了一种基于 Octree 结构的多上下文深度学习框架 OctAttention，通过对兄弟和祖先节点信息的聚合来实现对点云分布的无损编码，用于进行点云的压缩和语义分割等处理，在仿真和真实场景验证中都显示出较高的性能和效率。

    Feb, 2022

  • 汽车传感器的混合点云语义压缩：性能评估

    本文提出了一个管道，用于在汽车场景中高效压缩 LiDAR 观测数据，首先利用 RangeNet++，一个用于语义推断点标签的深度神经网络来减少信道负载，其次是使用 Draco 对选择的点进行压缩，实验证明该方法可以在 LiDAR 的帧率下实现实时性。

    Mar, 2021

  • 基于学习的 3D 点云几何无损压缩

    本文介绍了一种基于学习的无损压缩方法，可用于静态点云几何图形，基于自适应算术编码。我们的编码器在八叉树和体素编码之间混合操作，即将点云自适应地分区为多分辨率体素块，使用八叉树表示分区。利用深卷积神经网络对体素进行学习和处理，呈现了优越的性能。在 Microsoft Voxelized Upper Bodies（MVUB）和 MPEG 的不同点云数据集上，与最先进的 MPEG G-PCC 标准相比，平均节省了 28％的数据。

    Nov, 2020

  • 基于循环神经网络和图像压缩方法的 3D 点云压缩

    我们提出了一种新的无损校准的 3D 至 2D 转换方法，使压缩算法能够高效利用二维表示中的空间相关性，通过常见的图像压缩方法和利用递归神经网络的自监督深度压缩方法对结构化表示进行压缩，还对 LiDAR 的强度测量值进行密集二维表示，并提出了一种评估压缩性能的新指标。与基于通用八叉树点云压缩或基于原始点云数据压缩的方法相比，我们的方法在定量和视觉性能上取得了最佳效果。

    Feb, 2024

  • 深度点云几何压缩的改进

    本文提出了一系列改进点云压缩的方法，包括使用尺度先验模型进行熵编码、采用更深的变换、不同的 focal loss 权重、最优解码阈值和连续模型训练，并通过实验验证这些方法可以带来较好的 BD-PSNR 提升。

    Jun, 2020

  • 面向机器感知的点云压缩：通过学习八叉树深度级别预测器的简单而强大的基准线

    提出了一种点云压缩框架，可以同时处理人类视觉和机器视觉任务，并通过使用自适应的八叉树深度级别预测器来控制位速，以提高机器视觉任务的性能，而不影响人类视觉质量。

    Jun, 2024

  • 学习卷积变换用于有损点云几何压缩

    本篇论文介绍了基于学习的卷积变换和均匀量化的静态点云数据几何压缩方法，并将解码过程视为点云占用图的二元分类。该方法在 Microsoft Voxelized Upper Bodies 数据集上表现优异，平均 BDBR 节省率达 51.5%，且能够在低比特率下仍产生高分辨率的输出。

    Mar, 2019

  • 基于边缘辅助的 LiDAR 感知在有损点云压缩中的鲁棒性提升

    我们提出了一种基于深度梯度的插值算法，用于改善 LiDAR 点云的质量，以减轻由于有损压缩导致的感知性能损失。与现有图像插值算法相比，我们的算法在从插值后的范围图像重建点云时显示出更好的定性结果。

    Sep, 2023

  • 点云压缩框架：智能交通系统中路侧激光雷达的点云压缩

    面向道路激光雷达的点云压缩方法 PointCompress3D，实现了高效的数据存储、流媒体传输和实时物体检测，优化了压缩性能并保持与原始数据的准确性和兼容性。

    May, 2024