Jun, 2024

位到光子：直接渲染的端到端学习可扩展点云压缩

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TL;DR我们提出了一种点云压缩方案，通过生成可直接解码为可渲染的 3D 高斯图像的比特流来解决从有损压缩的点云中解码和渲染高质量图像的问题。该方案显著提高了渲染质量，同时大幅度降低了解码和渲染时间，相比现有的点云压缩方法。此外，该方案生成可扩展的比特流，允许在不同比特率范围内的多个细节级别。我们的方法支持实时颜色解码和高质量点云的渲染，为具有自由视角的交互式 3D 流媒体应用铺平了道路。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 学习的点云压缩用于分类

    基于 PointNet 的新型点云编解码器，在机器任务分类中实现了更好的速率 - 准确性平衡，相对于非专用编解码器在 ModelNet40 数据集上达到了 94% 的降低 BD 比特率。对于低资源终端设备，我们提出了两种轻量级编码器配置，在 BD 比特率降低 93% 和 92% 的同时，仅消耗了 0.470 和 0.048 的编码器端 kMACs / 点，并降低了 3% 和 5% 的 top-1 准确率，为今后更复杂的任务和数据集提供了专用编解码器的潜力和基础。

    Aug, 2023

  • 可扩展的人机点云压缩

    我们提出了一种专门为机器任务而设计的可扩展点云数据编解码器，基于 PointNet++ 的架构，并在 ModelNet40 数据集上进行了测试，显示了与之前的非专用编解码器相比显著的改进。

    Feb, 2024

  • 多尺度点云几何压缩

    本文提出了一种基于多尺度自动编码器的点云压缩方法，利用稀疏性质进行分层重建，通过无损压缩几何空间和有损压缩特征属性，实现了比现有方法更高效的压缩率和编码速度。

    Nov, 2020

  • PIVOT-Net: 基于异构点 - 体素树的点云压缩框架

    该研究提出了一个异构点云压缩框架，统一了点基、体素基和树基三种典型点云表示及其相关骨干结构，以在不同位深水平对输入点云进行压缩。实验证明了该提议在各种点云上的最新性能。

    Feb, 2024

  • 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

  • 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

  • 学习型点云几何压缩

    本文提出了一种基于神经网络的自动编码器和 3D 卷积的点云几何压缩方法，相对于 MPEG 标准压缩算法，可以获得至少 60% BD-Rate 增益，并在视觉效果上表现优越。

    Sep, 2019

  • 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

  • 轻量级点云几何压缩的超分辨率网络

    该论文介绍了一种利用轻量级超分辨率网络对点云几何进行压缩的方法，通过将点云分解为基点云和插值模式，用于重构原始点云。通过训练超分辨率网络来获取插值模式的信息，然后将网络参数传输到解码器以帮助点云重构。实验证明了该方法在 MPEG Cat1 和 Cat2 数据集上具有出色的压缩性能。

    Nov, 2023