Совместная команда Китайской академии наук, Университета Тунцзи и Университета Нинбо разработала революционную технологию сжатия облаков точек TSC-PCAC, которая значительно повышает эффективность сжатия и скорость обработки данных облака точек и решает огромную проблему, с которой сталкиваются 3D-приложения. такие как проблемы обработки данных AR/VR. Эта технология основана на сквозном преобразователе вокселей и разреженной свертке, использует двухэтапную архитектуру сжатия для эффективного уменьшения избыточности данных и оптимизирует межканальную корреляцию с помощью инновационного модуля контекста канала TSCM для дальнейшего повышения эффективности сжатия. Эта технология позволила добиться значительного прорыва в скорости сжатия данных и скорости обработки, обеспечивая надежную техническую поддержку для разработки 3D-приложений.
В контексте текущего быстрого развития технологий 3D-видения облако точек как ключевая форма данных для виртуальной и дополненной реальности сталкивается с огромными проблемами передачи и хранения. Высококачественное облако точек может содержать миллионы точек данных, каждая из которых несет многомерную информацию, такую как местоположение, цвет и прозрачность. Эффективность обработки этих огромных данных напрямую влияет на популярность 3D-приложений.
Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа разработала технологию сжатия атрибутов облака точек (TSC-PCAC), основанную на сквозном преобразователе вокселей и разреженной свертке. Суть этой технологии заключается в ее уникальной двухэтапной архитектуре сжатия: первый этап фокусируется на извлечении и моделировании локальных особенностей облаков точек, а второй этап фиксирует глобальные особенности через более крупное восприимчивое поле, эффективно уменьшая избыточность данных.
Исследовательская группа также разработала инновационный модуль контекста канала на основе TSCM, который значительно повысил эффективность сжатия данных за счет оптимизации корреляции между каналами. Экспериментальные данные показывают, что по сравнению с существующими основными технологиями TSC-PCAC добился значительного улучшения скорости сжатия данных: на 38,53% выше, чем у Sparse-PCAC, на 21,30% выше, чем у NF-PCAC, и на 21,30% выше, чем у G-PCAC v23. на 11,19%. Еще более впечатляющим является то, что скорость обработки также достигла качественного скачка: время кодирования и декодирования сократилось на 97,68% и 98,78% соответственно.
Это революционное достижение не только решает ключевые проблемы обработки данных облака точек, но и закладывает важную основу для дальнейшего развития 3D-приложений, таких как AR/VR. Исследовательская группа заявила, что в будущем она продолжит изучать технологию глубоких сетей с более высокой степенью сжатия и работать над унифицированным решением для обработки геометрии и кодирования атрибутов.
Адрес статьи: https://arxiv.org/html/2407.04284v1.
Успешное развитие технологии TSC-PCAC знаменует собой значительный прогресс в технологии сжатия облаков точек и обеспечивает мощную техническую поддержку для популяризации и разработки 3D-приложений, таких как AR/VR. Ожидается, что в будущем она будет широко использоваться в других областях.