SeedFormer：アップサンプルTransformerを用いたパッチシードベースのポイントクラウド補完

3D点群の生成タスクにおいて、点群補完（point cloud completion）は、部分的な観測から3Dオブジェクトの完全な形状を復元するという挑戦的でありながら不可欠な問題として、ますます注目を集めている。本論文では、詳細な形状の保持と復元能力を向上させるため、新たな手法「SeedFormer」を提案する。従来のグローバル特徴ベクトルに基づく手法とは異なり、我々は新たな形状表現として「Patch Seeds」を導入する。この表現は、部分入力から一般的な構造を捉えるだけでなく、局所的なパターンの領域情報を保持することができる。その後、これらのシード特徴を生成プロセスに統合することで、粗い段階から細かい段階へと段階的に忠実な詳細情報を復元することが可能となる。さらに、点群生成器の基本操作に変換器（Transformer）構造を拡張した「Upsample Transformer」を設計し、隣接する点間の空間的および意味的関係を効果的に組み込む。定性的および定量的な評価により、本手法が複数のベンチマークデータセットにおいて最先端の補完ネットワークを上回ることを実証した。本研究のコードは、https://github.com/hrzhou2/seedformer にて公開されている。