IT/IST/IPLeiria Response to the Call for Proposals on JPEG Pleno Point Cloud Coding

要約

本ドキュメントは、2022年1月に発行されたJPEG Pleno Point Cloud Codingに関する提案募集に提出された、深層学習ベースの点群ジオメトリコーデックと深層学習ベースの点群ジョイントジオメトリおよびカラーコーデックについて説明するものである。提案されたコーデックは、深層学習ベースのPCジオメトリコーディングにおける最近の開発に基づいており、提案募集で目標とされた主要な機能のいくつかを提供します。提案するジオメトリコーデックは、JPEG Call for Proposalsのテストセットにおいて、MPEG G-PCC規格を上回り、V-PCC Intra規格を上回るか競合する圧縮効率を提供しますが、克服すべき品質飽和効果により、ジオメトリとカラーのジョイントコーデックは同じことが起こりません。

要約(オリジナル)

This document describes a deep learning-based point cloud geometry codec and a deep learning-based point cloud joint geometry and colour codec, submitted to the Call for Proposals on JPEG Pleno Point Cloud Coding issued in January 2022. The proposed codecs are based on recent developments in deep learning-based PC geometry coding and offer some of the key functionalities targeted by the Call for Proposals. The proposed geometry codec offers a compression efficiency that outperforms the MPEG G-PCC standard and outperforms or is competitive with the V-PCC Intra standard for the JPEG Call for Proposals test set; however, the same does not happen for the joint geometry and colour codec due to a quality saturation effect that needs to be overcome.

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arxiv.jp, DeepL