arXiv Computer Vision· Wenjie Huang, Qi Yang, Shuting Xia, He Huang, Zhu Li, Yiling Xu·· 3 小时前AI 评分31
Hybrid-PCGC：融合泛化模型与隐式神经表示的点云几何压缩方法
Hybrid-PCGC: Hybrid Point Cloud Geometry Compression Bridging Generalization-based Model and Implicit Neural Representation
AI 导读
Hybrid-PCGC 将混合点云几何压缩建模为几何与模型码率的联合分配问题，把实例相关的权重偏移作为受码率约束的传输变量优化。该方法由冻结通用模块 FGM、双可训练自适应模块 DTAM、自适应范围控制器 ASC 和监督式偏移压缩模块 SOCM 组成。在无损与有损基准上，其码率分别比 G-PCC 降低 13.96% 和 16.33%，在稠密点云上比当前最优混合方法最多节省 12.33% 码率。
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