中国科学院、同済大学、寧波大学の共同チームは、点群データの圧縮効率と処理速度を大幅に向上させ、3D アプリケーションが直面する大規模な問題を解決する画期的な点群圧縮技術 TSC-PCAC を開発しました。 AR/VR のデータ処理の課題など。このテクノロジーは、エンドツーエンドのボクセル トランスフォーマーとスパース コンボリューションに基づいており、2 段階の圧縮アーキテクチャを使用してデータの冗長性を効果的に削減し、革新的な TSCM チャネル コンテキスト モジュールを通じてチャネル間の相関を最適化し、圧縮効率をさらに向上させます。この技術はデータ圧縮率と処理速度の大幅な進歩を実現し、3D アプリケーション開発を強力に技術サポートします。
現在の 3D ビジョン テクノロジーの急速な発展を背景に、仮想現実と拡張現実の重要なデータ形式としての点群は、送信とストレージの大きな課題に直面しています。高品質の点群には何百万ものデータ ポイントが含まれており、それぞれのデータ ポイントには位置、色、透明度などの多次元情報が含まれています。これらの膨大なデータの処理効率は、3D アプリケーションの人気に直接影響します。
この問題に対処するために、研究チームは、エンドツーエンドのボクセル Transformer とスパース コンボリューションに基づいた点群属性圧縮技術 (TSC-PCAC) を開発しました。このテクノロジーの中核は、独自の 2 段階の圧縮アーキテクチャにあります。第 1 段階では、点群の局所的な特徴の抽出とモデリングに焦点を当て、第 2 段階では、より大きな受容野を通じてグローバルな特徴を捕捉し、データの冗長性を効果的に削減します。
研究チームはまた、TSCM に基づくチャネル コンテキスト モジュールを革新的に設計しました。これにより、チャネル間の相関関係が最適化され、データ圧縮効率が大幅に向上しました。実験データによると、既存の主流テクノロジーと比較して、TSC-PCAC はデータ圧縮率の大幅な向上を達成しました。Sparse-PCAC よりも 38.53% 高く、NF-PCAC よりも 21.30% 高く、G-PCAC v23 よりも 21.30% 高くなりました。 11.19%増加しました。さらに印象的なのは、その処理速度が質的にも飛躍的に向上し、エンコード時間とデコード時間がそれぞれ 97.68% と 98.78% 短縮されたことです。
この画期的な成果は、点群データ処理における主要な問題点を解決するだけでなく、AR/VR などの 3D アプリケーションのさらなる開発のための重要な基盤を築きます。研究チームは、今後もより高い圧縮率を備えたディープネットワーク技術の探索を継続し、ジオメトリと属性のエンコーディングのための統合処理ソリューションに取り組むと述べた。
論文アドレス: https://arxiv.org/html/2407.04284v1
TSC-PCAC 技術の開発の成功は、点群圧縮技術の大きな進歩を示し、AR/VR などの 3D アプリケーションの普及と開発を強力に技術的にサポートします。今後、より多くの分野で広く使用されることが期待されます。