講演情報
[B-6-62]転移学習を用いた点群圧縮手法に関する一検討
〇梶岡 久暉1、堀田 樹矢2、屋宜 峻輔2、猿渡 俊介2、藤橋 卓也2 (1. 大阪大学、2. 大坂大学 大学院情報科学研究科)
キーワード：
転移学習、点群
近年，自動運転における空間認識や自由視点映像など，多岐にわたる 分野で3 次元点群の活用が期待されている．一方で，点群データは情報 量が大きく，高効率な圧縮技術が求められる．圧縮手法として，ニュー ラル陰関数表現（Implicit Neural Representation; INR）が検討され ているが，従来手法では点群ごとにネットワークを一から学習する必要 があり，学習コストが大きい．そこで本研究では，共有エンコーダを事 前学習し，新規点群に転移学習を適用する点群色情報圧縮手法を提案す る．これにより，収束の高速化および圧縮性能の向上を図る．