Mixing-Denoising Generalizable Occupancy Networks

📄 arXiv: 2311.12125v1 📥 PDF

作者: Amine Ouasfi, Adnane Boukhayma

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-11-20

备注: 3DV 2024

💡 一句话要点

提出仅基于MLP的占用网络以解决3D重建问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D重建 隐式神经网络 多层感知器 去噪正则化 点云处理 计算机视觉 模型压缩

📋 核心要点

  1. 现有的隐式神经形状模型依赖卷积的归纳偏置，导致与3D重建任务的兼容性问题。
  2. 本文提出使用多层感知器（MLP）替代卷积来编码局部特征，并通过去噪正则化约束模型。
  3. 实验结果表明，该方法在参数使用上仅为卷积方法的一半，且性能超越了现有最优解。

📝 摘要（中文）

当前最先进的通用隐式神经形状模型依赖于卷积的归纳偏置，但这些偏置与点云的3D重建任务的兼容性尚不明确。本文探索了一种替代的通用性方法，通过使用多层感知器（MLP）编码局部特征，放宽了模型的内在偏置，并通过与重建任务相关的辅助正则化（去噪）来约束假设空间。该模型是首个仅使用MLP进行局部条件隐式形状重建的网络，具有快速前向推理能力。模型从点云中预测特征和去噪偏移，并通过解码器预测空间中任意位置的占用概率，结果显示在使用一半模型参数的情况下超越了最先进的卷积方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有基于卷积的隐式神经形状模型在3D重建任务中的兼容性问题。现有方法在处理点云时存在局限性，难以有效提取局部特征。

核心思路：论文提出通过使用多层感知器（MLP）来编码局部特征，放宽模型的内在偏置，并引入与重建任务相关的去噪正则化，以提高模型的通用性和重建精度。

技术框架：整体架构包括一个仅由MLP构成的网络，该网络在单次前向传播中预测点云特征和去噪偏移。解码器模块负责根据去噪的相对位置编码，聚合附近特征并预测空间中任意位置的占用概率。

关键创新：该研究的主要创新在于首次实现了仅基于MLP的局部条件隐式形状重建网络，显著提升了推理速度和模型效率，且在性能上超越了传统卷积方法。

关键设计：模型设计中采用了去噪正则化作为辅助损失函数，优化了特征提取过程。网络结构上，MLP的层数和节点数经过精心调节，以确保在减少参数的同时保持模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的模型在占用概率预测任务中超越了最先进的卷积方法，且模型参数仅为其一半。这表明该方法在保持高性能的同时，显著降低了计算资源的需求，具有良好的实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机图形学、机器人导航和虚拟现实等。通过提高3D重建的效率和精度，该方法能够在实时场景重建、环境建模和人机交互等实际应用中发挥重要作用，未来可能推动相关技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

While current state-of-the-art generalizable implicit neural shape models rely on the inductive bias of convolutions, it is still not entirely clear how properties emerging from such biases are compatible with the task of 3D reconstruction from point cloud. We explore an alternative approach to generalizability in this context. We relax the intrinsic model bias (i.e. using MLPs to encode local features as opposed to convolutions) and constrain the hypothesis space instead with an auxiliary regularization related to the reconstruction task, i.e. denoising. The resulting model is the first only-MLP locally conditioned implicit shape reconstruction from point cloud network with fast feed forward inference. Point cloud borne features and denoising offsets are predicted from an exclusively MLP-made network in a single forward pass. A decoder predicts occupancy probabilities for queries anywhere in space by pooling nearby features from the point cloud order-invariantly, guided by denoised relative positional encoding. We outperform the state-of-the-art convolutional method while using half the number of model parameters.