Oriented-grid Encoder for 3D Implicit Representations

📄 arXiv: 2402.06752v1 📥 PDF

作者: Arihant Gaur, G. Dias Pais, Pedro Miraldo

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-02-09

备注: 3DV 2024 paper

💡 一句话要点

提出面向网格编码器以改进3D隐式表示

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

关键词: 3D隐式表示 几何编码器 圆柱体插值 特征聚合 表面法线 局部平滑性 多分辨率网格

📋 核心要点

  1. 现有方法未能充分利用3D物体的表面法线和局部平滑性，导致编码效果不佳。
  2. 论文提出3D面向网格和圆柱体体积插值方法，以更好地建模局部平面不变性，提升编码效果。
  3. 在多个数据集上进行评估，结果显示该方法收敛速度更快，3D表面更锐利，达到最新的性能水平。

📝 摘要（中文）

编码3D点是基于学习的隐式场景表示中的关键步骤。使用多分辨率网格收集邻域信息的特征已被证明是最佳几何编码器。然而，现有技术未能充分利用大多数物体或场景的某些特征，如表面法线和局部平滑性。本文首次明确利用这些3D特征，提出了3D面向网格和新颖的圆柱体体积插值方法，以建模局部平面不变性。此外，论文还引入了局部特征聚合以实现特征的正则化和平滑。通过在多个数据集上的评估，结果表明，与常规网格相比，所提几何编码器在收敛速度和3D表面锐度上均有显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D隐式表示方法在编码3D点时未能充分利用表面法线和局部平滑性的问题。这导致了编码效果的不足，影响了3D表面的质量。

核心思路：论文提出了一种新的3D面向网格编码器，结合圆柱体体积插值方法，以显式利用3D特征，建模局部平面不变性，从而提升编码效果。

技术框架：整体架构包括3D面向网格的构建、圆柱体体积插值的实现以及局部特征聚合模块。该框架通过多层次的特征提取和聚合，增强了编码的几何信息。

关键创新：最重要的创新在于首次将3D特征（如表面法线和局部平滑性）明确融入几何编码器中，采用圆柱体体积插值来替代传统的立方体网格和三线性插值方法，显著提升了编码的效果。

关键设计：在参数设置上，论文对圆柱体体积插值的细节进行了优化，设计了特征正则化损失函数，以确保特征的平滑性和一致性。网络结构上，采用了多层次特征聚合策略，以增强局部特征的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提几何编码器在多个数据集（如ABC、Thingi10k、ShapeNet和Matterport3D）上表现优异，相较于常规网格，收敛速度提高了显著，3D表面的锐度提升明显，达到了最新的性能水平，展示了其在3D表示任务中的优势。

🎯 应用场景

该研究在3D场景重建、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提升3D隐式表示的质量，能够更好地支持自动驾驶、机器人导航和三维建模等实际应用，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Encoding 3D points is one of the primary steps in learning-based implicit scene representation. Using features that gather information from neighbors with multi-resolution grids has proven to be the best geometric encoder for this task. However, prior techniques do not exploit some characteristics of most objects or scenes, such as surface normals and local smoothness. This paper is the first to exploit those 3D characteristics in 3D geometric encoders explicitly. In contrast to prior work on using multiple levels of details, regular cube grids, and trilinear interpolation, we propose 3D-oriented grids with a novel cylindrical volumetric interpolation for modeling local planar invariance. In addition, we explicitly include a local feature aggregation for feature regularization and smoothing of the cylindrical interpolation features. We evaluate our approach on ABC, Thingi10k, ShapeNet, and Matterport3D, for object and scene representation. Compared to the use of regular grids, our geometric encoder is shown to converge in fewer steps and obtain sharper 3D surfaces. When compared to the prior techniques, our method gets state-of-the-art results.