Revisiting Point Cloud Completion: Are We Ready For The Real-World?

要約

制約があり困難な現実世界の設定で取得された点群は、不完全であるか、不均一にまばらであるか、あるいはその両方です。
これらの障害物は、点群の完成という重要なタスクに深刻な課題をもたらします。
代数トポロジーと永続的ホモロジー ($\mathcal{PH}$) のツールを使用して、現在のベンチマーク合成点群には、現実的な設定でキャプチャされた点群の重要な構成要素である豊富なトポロジー的特徴が欠けていることを示します。
この方向の研究を促進するために、私たちは点群を完成させるための最初の実世界の産業点群データセットである RealPC を提供します。これは、世界の産業構造の 21 カテゴリにわたる $\sim$ 40,000 のペアで構成される、豊富で多様な点群の多様なセットです。
鉄道施設。
いくつかの強力なベースラインでのベンチマーク結果から、驚くべき観察結果が明らかになりました。既存の手法は合成データセットに合わせて調整されており、現実世界の設定では惨めに失敗します。
RealPC がいくつかの 0 次元と 1 次元の $\mathcal{PH}$ ベースのトポロジカル特徴で構成されているという観察に基づいて、ホモロジーベースのトポロジカル事前分布を既存の研究に統合できる可能性を実証します。
より具体的には、完全な形状のグローバル トポロジーを 3 次元スケルトンの形で抽出する 0 次元 $\mathcal{PH}$ 事前分布が、モデルがトポロジー的に一貫した完全な形状を生成するのをどのように支援できるかを示します。

要約(オリジナル)

Point clouds acquired in constrained and challenging real-world settings are incomplete, non-uniformly sparse, or both. These obstacles present acute challenges for a vital task – point cloud completion. Using tools from Algebraic Topology and Persistent Homology ($\mathcal{PH}$), we demonstrate that current benchmark synthetic point clouds lack rich topological features that are important constituents of point clouds captured in realistic settings. To facilitate research in this direction, we contribute the first real-world industrial point cloud dataset for point cloud completion, RealPC – a diverse set of rich and varied point clouds, consisting of $\sim$ 40,000 pairs across 21 categories of industrial structures in railway establishments. Our benchmark results on several strong baselines reveal a striking observation – the existing methods are tailored for synthetic datasets and fail miserably in real-world settings. Building on our observation that RealPC consists of several 0 and 1-dimensional $\mathcal{PH}$-based topological features, we demonstrate the potential of integrating Homology-based topological priors into existing works. More specifically, we present how 0-dimensional $\mathcal{PH}$ priors, which extract the global topology of a complete shape in the form of a 3-D skeleton, can assist a model in generating topologically-consistent complete shapes.

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