BriefGPT - AI 论文速递
·
高效通用的点云属性无损压缩的点模型
💡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本论文介绍了一种高效通用的无损点云属性压缩方法PoLoPCAC，通过从群组先验中推断属性的显式分布来实现压缩。实验证明，该方法比最新的G-PCCv23在各种数据集上具有持续的比特率降低，编码时间更短，模型尺寸更小。
🎯
关键要点
- 本文提出了一种高效通用的无损点云属性压缩方法PoLoPCAC。
- PoLoPCAC在高压缩效率和强大的泛化能力方面取得了平衡。
- 该方法通过推断属性的显式分布来实现压缩，避免了体素化引起的扭曲。
- PoLoPCAC可以在任意尺度和密度的点云上执行。
- 实验证明，PoLoPCAC在多个数据集上比G-PCCv23具有持续的比特率降低。
- PoLoPCAC在大多数序列上具有更短的编码时间和轻量级模型尺寸（2.6MB）。
- 该方法对于实际应用非常有吸引力。
➡️
