Method, apparatus, and medium for point cloud coding

Abstract

Embodiments of the present disclosure provide a solution for point cloud coding. A method for point cloud coding is proposed. In the method, a conversion between a first point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence is performed. A first identifier of the first point cloud data unit is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence. The first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.

Description

METHOD, APPARATUS, AND MEDIUM FOR POINT CLOUD CODINGFIELDS

[0001] Embodiments of the present disclosure relate generally to point cloud coding techniques, and more particularly, to point cloud data unit identification.BACKGROUND

[0002] A point cloud is a collection of individual data points in a three-dimensional (3D) plane with each point having a set coordinate on the X, Y, and Z axes. Thus, a point cloud may be used to represent the physical content of the three-dimensional space. Point clouds have shown to be a promising way to represent 3D visual data for a wide range of immersive applications, from augmented reality to autonomous cars.

[0003] Point cloud coding standards have evolved primarily through the development of the well-known MPEG organization. MPEG, short for Moving Picture Experts Group, is one of the main standardization groups dealing with multimedia. In 2017, the MPEG 3D Graphics Coding group (3DG) published a call for proposals (CFP) document to start to develop point cloud coding standard. The final standard will consist in two classes of solutions. Video-based Point Cloud Compression (V-PCC or VPCC) is appropriate for point sets with a relatively uniform distribution of points. Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC or GPCC) is appropriate for more sparse distributions. However, coding efficiency of conventional point cloud coding techniques is generally expected to be further improved.SUMMARY

[0004] Embodiments of the present disclosure provide a solution for point cloud coding.

[0005] In a first aspect, a method for point cloud coding is proposed. The method comprises: performing a conversion between a first point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence, wherein a first identifier of the first point cloud data unit is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence, and wherein the first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information. The method in accordance with the first aspect of the present disclosure introduces constraint on identifying different point cloud data units with different identifiers. It may reduce incorrect coding for example at the decoding end.

[0006] In a second aspect, another method for point cloud coding is proposed. The method comprises: performing a conversion between at least one point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence, where a same geometry is reconstructed from the at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier. The method in accordance with the second aspect of the present disclosure reconstructs the same geometry from at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier.

[0007] In a third aspect, another method for point cloud coding is proposed. The method comprises: performing a conversion between at least one point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence, wherein a same attribute is reconstructed from the at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier. The method in accordance with the third aspect of the present disclosure reconstructs the same attribute from at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier.

[0008] In a fourth aspect, an apparatus for point cloud coding is proposed. The apparatus comprises a processor and a non-transitory memory with instructions thereon. The instructions upon execution by the processor, cause the processor to perform a method in accordance with the first, second, or third aspect of the present disclosure.

[0009] In a fifth aspect, a non-transitory computer-readable storage medium is proposed. The non-transitory computer-readable storage medium stores instructions that cause a processor to perform a method in accordance with the first, second, or third aspect of the present disclosure.

[0010] In a sixth aspect, another non-transitory computer-readable recording medium is proposed. The non-transitory computer-readable recording medium stores a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus. The method comprises: generating the bitstream of the point cloud sequence, where a first identifier of a first point cloud data unit of the point cloud sequence is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence, and where the first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.

[0011] In a seventh aspect, another non-transitory computer-readable recording medium is proposed. The non-transitory computer-readable recording medium stores a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus. The method comprises: generating the bitstream of the point cloud sequence, where a same geometry is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0012] In an eighth aspect, another non-transitory computer-readable recording medium is proposed. The non-transitory computer-readable recording medium stores a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus. The method comprises: generating the bitstream of the point cloud sequence, where a same attribute is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0013] In an eighth aspect, a method for storing a bitstream of a point cloud sequence is proposed. The method comprises: generating the bitstream of the point cloud sequence; and storing the bitstream in a non-transitory computer-readable recording medium, where a first identifier of a first point cloud data unit of the point cloud sequence is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence, and where the first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.

[0014] In a tenth aspect, a method for storing a bitstream of a point cloud sequence is proposed. The method comprises: generating the bitstream of the point cloud sequence; and storing the bitstream in a non-transitory computer-readable recording medium, where a same geometry is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0015] In an eleventh aspect, a method for storing a bitstream of a point cloud sequence is proposed. The method comprises: generating the bitstream of the point cloud sequence; and storing the bitstream in a non-transitory computer-readable recording medium, where a same attribute is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0016] This Summary is provided to introduce a selection of concepts in a simplified form that are further described below in the Detailed Description. This Summary is not intended to identify key features or essential features of the claimed subject matter, nor is it intended to be used to limit the scope of the claimed subject matter.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0017] Through the following detailed description with reference to the accompanying drawings, the above and other objectives, features, and advantages of example embodiments of the present disclosure will become more apparent. In the example embodiments of the present disclosure, the same reference numerals usually refer to the same components.

[0018] Fig. 1 illustrates a block diagram of an example point cloud coding system in accordance with some embodiments of the present disclosure;

[0019] Fig. 2 illustrates a block diagram of an example GPCC encoder in accordance with some embodiments of the present disclosure;

[0020] Fig. 3 illustrates a block diagram of an example GPCC decoder in accordance with some embodiments of the present disclosure;

[0021] Fig. 4 illustrates an example arrangement of tiles and slices;

[0022] Fig. 5 illustrates a flowchart of a method for point cloud coding in accordance with embodiments of the present disclosure;

[0023] Fig. 6 illustrates a flowchart of another method for point cloud coding in accordance with embodiments of the present disclosure;

[0024] Fig. 7 illustrates a flowchart of a further method for point cloud coding in accordance with embodiments of the present disclosure; and

[0025] Fig. 8 illustrates a block diagram of a computing device in which various embodiments of the present disclosure can be implemented.

[0026] Throughout the drawings, the same or similar reference numerals usually refer to the same or similar elements.DETAILED DESCRIPTION

[0027] Principle of the present disclosure will now be described with reference to some embodiments. It is to be understood that these embodiments are described only for the purpose of illustration and help those skilled in the art to understand and implement the present disclosure, without suggesting any limitation as to the scope of the disclosure. The disclosure described herein can be implemented in various manners other than the ones described below.

[0028] In the following description and claims, unless defined otherwise, all technical and scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skills in the art to which this disclosure belongs.

[0029] References in the present disclosure to “one embodiment, ” “an embodiment, ” “an example embodiment, ” and the like indicate that the embodiment described may include a particular feature, structure, or characteristic, but it is not necessary that every embodiment includes the particular feature, structure, or characteristic. Moreover, such phrases are not necessarily referring to the same embodiment. Further, when a particular feature, structure, or characteristic is described in connection with an example embodiment, it is submitted that it is within the knowledge of one skilled in the art to affect such feature, structure, or characteristic in connection with other embodiments whether or not explicitly described.

[0030] It shall be understood that although the terms “first” and “second” etc. may be used herein to describe various elements, these elements should not be limited by these terms. These terms are only used to distinguish one element from another. For example, a first element could be termed a second element, and similarly, a second element could be termed a first element, without departing from the scope of example embodiments. As used herein, the term “and / or” includes any and all combinations of one or more of the listed terms.

[0031] The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of example embodiments. As used herein, the singular forms “a” , “an” and “the” are intended to include the plural forms as well, unless the context clearly indicates otherwise. It will be further understood that the terms “comprises” , “comprising” , “has” , “having” , “includes” and / or “including” , when used herein, specify the presence of stated features, elements, and / or components etc., but do not preclude the presence or addition of one or more other features, elements, components and / or combinations thereof. Example Environment

[0032] Fig. 1 is a block diagram that illustrates an example point cloud coding system 100 that may utilize the techniques of the present disclosure. As shown, the point cloud coding system 100 may include a source device 110 and a destination device 120. The source device 110 can be also referred to as a point cloud encoding device, and the destination device 120 can be also referred to as a point cloud decoding device. In operation, the source device 110 can be configured to generate encoded point cloud data and the destination device 120 can be configured to decode the encoded point cloud data generated by the source device 110. The techniques of some example embodiments of this disclosure are generally directed to coding (encoding and / or decoding) point cloud data, i.e., to support point cloud compression. The coding may be effective in compressing and / or decompressing point cloud data.

[0033] Source device 110 and destination device 120 may comprise any of a wide range of devices, including desktop computers, notebook (i.e., laptop) computers, tablet computers, set-top boxes, telephone handsets such as smartphones and mobile phones, televisions, cameras, display devices, digital media players, video gaming consoles, video streaming devices, vehicles (e.g., terrestrial or marine vehicles, spacecraft, aircraft, etc. ) , robots, LIDAR devices, satellites, extended reality devices, or the like. In some cases, source device 110 and destination device 120 may be equipped for wireless communication.

[0034] The source device 110 may include a data source 112, a memory 114, a GPCC encoder 116, and an input / output (I / O) interface 118. The destination device 120 may include an input / output (I / O) interface 128, a GPCC decoder 126, a memory 124, and a data consumer 122. In accordance with some example embodiments of this disclosure, GPCC encoder 116 of source device 110 and GPCC decoder 126 of destination device 120 may be configured to apply the techniques of some example embodiments of this disclosure related to point cloud coding. Thus, source device 110 represents an example of an encoding device, while destination device 120 represents an example of a decoding device. In other examples, source device 110 and destination device 120 may include other components or arrangements. For example, source device 110 may receive data (e.g., point cloud data) from an internal or external source. Likewise, destination device 120 may interface with an external data consumer, rather than include a data consumer in the same device.

[0035] In general, data source 112 represents a source of point cloud data (i.e., raw, unencoded point cloud data) and may provide a sequential series of “frames” of the point cloud data to GPCC encoder 116, which encodes point cloud data for the frames. In some examples, data source 112 generates the point cloud data. Data source 112 of source device 110 may include a point cloud capture device, such as any of a variety of cameras or sensors, e.g., one or more video cameras, an archive containing previously captured point cloud data, a 3D scanner or a light detection and ranging (LIDAR) device, and / or a data feed interface to receive point cloud data from a data content provider. Thus, in some examples, data source 112 may generate the point cloud data based on signals from a LIDAR apparatus. Alternatively or additionally, point cloud data may be computer-generated from scanner, camera, sensor or other data. For example, data source 112 may generate the point cloud data, or produce a combination of live point cloud data, archived point cloud data, and computer-generated point cloud data. In each case, GPCC encoder 116 encodes the captured, pre-captured, or computer-generated point cloud data. GPCC encoder 116 may rearrange frames of the point cloud data from the received order (sometimes referred to as “display order” ) into a coding order for coding. GPCC encoder 116 may generate one or more bitstreams including encoded point cloud data. Source device 110 may then output the encoded point cloud data via I / O interface 118 for reception and / or retrieval by, e.g., I / O interface 128 of destination device 120. The encoded point cloud data may be transmitted directly to destination device 120 via the I / O interface 118 through the network 130A. The encoded point cloud data may also be stored onto a storage medium / server 130B for access by destination device 120.

[0036] Memory 114 of source device 110 and memory 124 of destination device 120 may represent general purpose memories. In some examples, memory 114 and memory 124 may store raw point cloud data, e.g., raw point cloud data from data source 112 and raw, decoded point cloud data from GPCC decoder 126. Additionally or alternatively, memory 114 and memory 124 may store software instructions executable by, e.g., GPCC encoder 116 and GPCC decoder 126, respectively. Although memory 114 and memory 124 are shown separately from GPCC encoder 116 and GPCC decoder 126 in this example, it should be understood that GPCC encoder 116 and GPCC decoder 126 may also include internal memories for functionally similar or equivalent purposes. Furthermore, memory 114 and memory 124 may store encoded point cloud data, e.g., output from GPCC encoder 116 and input to GPCC decoder 126. In some examples, portions of memory 114 and memory 124 may be allocated as one or more buffers, e.g., to store raw, decoded, and / or encoded point cloud data. For instance, memory 114 and memory 124 may store point cloud data.

[0037] I / O interface 118 and I / O interface 128 may represent wireless transmitters / receivers, modems, wired networking components (e.g., Ethernet cards) , wireless communication components that operate according to any of a variety of IEEE 802.11 standards, or other physical components. In examples where I / O interface 118 and I / O interface 128 comprise wireless components, I / O interface 118 and I / O interface 128 may be configured to transfer data, such as encoded point cloud data, according to a cellular communication standard, such as 4G, 4G-LTE (Long-Term Evolution) , LTE Advanced, 5G, or the like. In some examples where I / O interface 118 comprises a wireless transmitter, I / O interface 118 and I / O interface 128 may be configured to transfer data, such as encoded point cloud data, according to other wireless standards, such as an IEEE 802.11 specification. In some examples, source device 110 and / or destination device 120 may include respective system-on-a-chip (SoC) devices. For example, source device 110 may include an SoC device to perform the functionality attributed to GPCC encoder 116 and / or I / O interface 118, and destination device 120 may include an SoC device to perform the functionality attributed to GPCC decoder 126 and / or I / O interface 128.

[0038] The techniques of some example embodiments of this disclosure may be applied to encoding and decoding in support of any of a variety of applications, such as communication between autonomous vehicles, communication between scanners, cameras, sensors and processing devices such as local or remote servers, geographic mapping, or other applications.

[0039] I / O interface 128 of destination device 120 receives an encoded bitstream from source device 110. The encoded bitstream may include signaling information defined by GPCC encoder 116, which is also used by GPCC decoder 126, such as syntax elements having values that represent a point cloud. Data consumer 122 uses the decoded data. For example, data consumer 122 may use the decoded point cloud data to determine the locations of physical objects. In some examples, data consumer 122 may comprise a display to present imagery based on the point cloud data.

[0040] GPCC encoder 116 and GPCC decoder 126 each may be implemented as any of a variety of suitable encoder and / or decoder circuitry, such as one or more microprocessors, digital signal processors (DSPs) , application specific integrated circuits (ASICs) , field programmable gate arrays (FPGAs) , discrete logic, software, hardware, firmware or any combinations thereof. When the techniques are implemented partially in software, a device may store instructions for the software in a suitable, non-transitory computer-readable medium and execute the instructions in hardware using one or more processors to perform the techniques of some example embodiments of this disclosure. Each of GPCC encoder 116 and GPCC decoder 126 may be included in one or more encoders or decoders, either of which may be integrated as part of a combined encoder / decoder (CODEC) in a respective device. A device including GPCC encoder 116 and / or GPCC decoder 126 may comprise one or more integrated circuits, microprocessors, and / or other types of devices.

[0041] GPCC encoder 116 and GPCC decoder 126 may operate according to a coding standard, such as video point cloud compression (VPCC) standard or a geometry point cloud compression (GPCC) standard. This disclosure may generally refer to coding (e.g., encoding and decoding) of frames to include the process of encoding or decoding data. An encoded bitstream generally includes a series of values for syntax elements representative of coding decisions (e.g., coding modes) .

[0042] A point cloud may contain a set of points in a 3D space, and may have attributes associated with the point. The attributes may be color information such as R, G, B or Y, Cb, Cr, or reflectance information, or other attributes. Point clouds may be captured by a variety of cameras or sensors such as LIDAR sensors and 3D scanners and may also be computer-generated. Point cloud data are used in a variety of applications including, but not limited to, construction (modeling) , graphics (3D models for visualizing and animation) , and the automotive industry (LIDAR sensors used to help in navigation) .

[0043] Fig. 2 is a block diagram illustrating an example of a GPCC encoder 200, which may be an example of the GPCC encoder 116 in the system 100 illustrated in Fig. 1, in accordance with some embodiments of the present disclosure. Fig. 3 is a block diagram illustrating an example of a GPCC decoder 300, which may be an example of the GPCC decoder 126 in the system 100 illustrated in Fig. 1, in accordance with some embodiments of the present disclosure.

[0044] In both GPCC encoder 200 and GPCC decoder 300, point cloud positions are coded first. Attribute coding depends on the decoded geometry. In Fig. 2 and Fig. 3, the region adaptive hierarchical transform (RAHT) unit 218, surface approximation analysis unit 212, RAHT unit 314 and surface approximation synthesis unit 310 are options typically used for Category 1 data. The level-of-detail (LOD) generation unit 220, lifting unit 222, LOD generation unit 316 and inverse lifting unit 318 are options typically used for Category 3 data. All the other units are common between Categories 1 and 3.

[0045] For Category 3 data, the compressed geometry is typically represented as an octree from the root all the way down to a leaf level of individual voxels. For Category 1 data, the compressed geometry is typically represented by a pruned octree (i.e., an octree from the root down to a leaf level of blocks larger than voxels) plus a model that approximates the surface within each leaf of the pruned octree. In this way, both Category 1 and 3 data share the octree coding mechanism, while Category 1 data may in addition approximate the voxels within each leaf with a surface model. The surface model used is a triangulation comprising 1-10 triangles per block, resulting in a triangle soup. The Category 1 geometry codec is therefore known as the Trisoup geometry codec, while the Category 3 geometry codec is known as the Octree geometry codec.

[0046] In the example of Fig. 2, GPCC encoder 200 may include a coordinate transform unit 202, a color transform unit 204, a voxelization unit 206, an attribute transfer unit 208, an octree analysis unit 210, a surface approximation analysis unit 212, an arithmetic encoding unit 214, a geometry reconstruction unit 216, an RAHT unit 218, a LOD generation unit 220, a lifting unit 222, a coefficient quantization unit 224, and an arithmetic encoding unit 226.

[0047] As shown in the example of Fig. 2, GPCC encoder 200 may receive a set of positions and a set of attributes. The positions may include coordinates of points in a point cloud. The attributes may include information about points in the point cloud, such as colors associated with points in the point cloud.

[0048] Coordinate transform unit 202 may apply a transform to the coordinates of the points to transform the coordinates from an initial domain to a transform domain. This disclosure may refer to the transformed coordinates as transform coordinates. Color transform unit 204 may apply a transform to convert color information of the attributes to a different domain. For example, color transform unit 204 may convert color information from an RGB color space to a YCbCr color space.

[0049] Furthermore, in the example of Fig. 2, voxelization unit 206 may voxelize the transform coordinates. Voxelization of the transform coordinates may include quantizing and removing some points of the point cloud. In other words, multiple points of the point cloud may be subsumed within a single “voxel, ” which may thereafter be treated in some respects as one point. Furthermore, octree analysis unit 210 may generate an octree based on the voxelized transform coordinates. Additionally, in the example of Fig. 2, surface approximation analysis unit 212 may analyze the points to potentially determine a surface representation of sets of the points. Arithmetic encoding unit 214 may perform arithmetic encoding on syntax elements representing the information of the octree and / or surfaces determined by surface approximation analysis unit 212. GPCC encoder 200 may output these syntax elements in a geometry bitstream.

[0050] Geometry reconstruction unit 216 may reconstruct transform coordinates of points in the point cloud based on the octree, data indicating the surfaces determined by surface approximation analysis unit 212, and / or other information. The number of transform coordinates reconstructed by geometry reconstruction unit 216 may be different from the original number of points of the point cloud because of voxelization and surface approximation. This disclosure may refer to the resulting points as reconstructed points. Attribute transfer unit 208 may transfer attributes of the original points of the point cloud to reconstructed points of the point cloud data.

[0051] Furthermore, RAHT unit 218 may apply RAHT coding to the attributes of the reconstructed points. Alternatively or additionally, LOD generation unit 220 and lifting unit 222 may apply LOD processing and lifting, respectively, to the attributes of the reconstructed points. RAHT unit 218 and lifting unit 222 may generate coefficients based on the attributes. Coefficient quantization unit 224 may quantize the coefficients generated by RAHT unit 218 or lifting unit 222. Arithmetic encoding unit 226 may apply arithmetic coding to syntax elements representing the quantized coefficients. GPCC encoder 200 may output these syntax elements in an attribute bitstream.

[0052] In the example of Fig. 3, GPCC decoder 300 may include a geometry arithmetic decoding unit 302, an attribute arithmetic decoding unit 304, an octree synthesis unit 306, an inverse quantization unit 308, a surface approximation synthesis unit 310, a geometry reconstruction unit 312, a RAHT unit 314, a LOD generation unit 316, an inverse lifting unit 318, a coordinate inverse transform unit 320, and a color inverse transform unit 322.

[0053] GPCC decoder 300 may obtain a geometry bitstream and an attribute bitstream. Geometry arithmetic decoding unit 302 of decoder 300 may apply arithmetic decoding (e.g., CABAC or other type of arithmetic decoding) to syntax elements in the geometry bitstream. Similarly, attribute arithmetic decoding unit 304 may apply arithmetic decoding to syntax elements in attribute bitstream.

[0054] Octree synthesis unit 306 may synthesize an octree based on syntax elements parsed from geometry bitstream. In instances where surface approximation is used in geometry bitstream, surface approximation synthesis unit 310 may determine a surface model based on syntax elements parsed from geometry bitstream and based on the octree.

[0055] Furthermore, geometry reconstruction unit 312 may perform a reconstruction to determine coordinates of points in a point cloud. Coordinate inverse transform unit 320 may apply an inverse transform to the reconstructed coordinates to convert the reconstructed coordinates (positions) of the points in the point cloud from a transform domain back into an initial domain.

[0056] Additionally, in the example of Fig. 3, inverse quantization unit 308 may inverse quantize attribute values. The attribute values may be based on syntax elements obtained from attribute bitstream (e.g., including syntax elements decoded by attribute arithmetic decoding unit 304) .

[0057] Depending on how the attribute values are encoded, RAHT unit 314 may perform RAHT coding to determine, based on the inverse quantized attribute values, color values for points of the point cloud. Alternatively, LOD generation unit 316 and inverse lifting unit 318 may determine color values for points of the point cloud using a level of detail-based technique.

[0058] Furthermore, in the example of Fig. 3, color inverse transform unit 322 may apply an inverse color transform to the color values. The inverse color transform may be an inverse of a color transform applied by color transform unit 204 of encoder 200. For example, color transform unit 204 may transform color information from an RGB color space to a YCbCr color space. Accordingly, color inverse transform unit 322 may transform color information from the YCbCr color space to the RGB color space.

[0059] The various units of Fig. 2 and Fig. 3 are illustrated to assist with understanding the operations performed by encoder 200 and decoder 300. The units may be implemented as fixed-function circuits, programmable circuits, or a combination thereof. Fixed-function circuits refer to circuits that provide particular functionality and are preset on the operations that can be performed. Programmable circuits refer to circuits that can be programmed to perform various tasks and provide flexible functionality in the operations that can be performed. For instance, programmable circuits may execute software or firmware that cause the programmable circuits to operate in the manner defined by instructions of the software or firmware. Fixed-function circuits may execute software instructions (e.g., to receive parameters or output parameters) , but the types of operations that the fixed-function circuits perform are generally immutable. In some examples, one or more of the units may be distinct circuit blocks (fixed-function or programmable) , and in some examples, one or more of the units may be integrated circuits.

[0060] Some example embodiments of the present disclosure will be described in detailed hereinafter. It should be understood that section headings are used in the present document to facilitate ease of understanding and do not limit the embodiments disclosed in a section to only that section. Furthermore, while certain embodiments are described with reference to GPCC or other specific point cloud codecs, the disclosed techniques are applicable to other point cloud coding technologies also. Furthermore, while some embodiments describe point cloud coding steps in detail, it will be understood that corresponding steps decoding that undo the coding will be implemented by a decoder. 1. Brief Summary

[0061] This disclosure is related to point cloud coding technologies. Specifically, it is related to the reference and coding methods between point cloud data units. The ideas may be applied individually or in various combination, to any point cloud coding standard or non-standard point cloud codec, e.g., the being-developed Geometry based Point Cloud Compression (G-PCC) . 2. Abbreviations

[0062] G-PCC  Geometry based Point Cloud Compression

[0063] MPEG Moving Picture Experts Group

[0064] 3DG           3D Graphics Coding Group

[0065] CFP                 Call For Proposal

[0066] V-PCC         Video-based Point Cloud Compression

[0067] RAHT         Region-Adaptive Hierarchical Transform

[0068] GDU          Geometry data unit

[0069] ADU          Attribute data unit

[0070] DU  Data unit

[0071] FGS           Fine granularity slice

[0072] GPS           Geometry parameter set

[0073] APS           Attribute parameter set

[0074] SPS            Sequence parameter set. 3. Introduction

[0075] MPEG, short for Moving Picture Experts Group, is one of the main standardization groups dealing with multimedia. In 2017, the MPEG 3D Graphics Coding group (3DG) published a call for proposals (CFP) document to start to develop point cloud coding standard. The final standard will consist in two classes of solutions. Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) is appropriate for point sets with a relatively uniform distribution of points. Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) is appropriate for more sparse distributions. Both V-PCC and G-PCC support the coding and decoding for single point cloud and point cloud sequence.

[0076] In one point cloud, there may be geometry information and attribute information. Geometry information is used to describe the geometry locations of the data points. Attribute information is used to record some details of the data points, such as textures, normal vectors, reflections and so on. 3.1 Slice of a coded point cloud frame

[0077] Every slice shall include a GDU that codes the slice geometry and ADUs or defaulted attribute DUs that code the slice attributes. A slice is identified by the GDU slice_id.

[0078] The slice geometry is coded in the slice's coordinate system. The bounding boxes of slices may intersect, including within a single frame.

[0079] A slice shall start with a GDU. This GDU may be followed by optional redundant GDUs that duplicate the slice geometry. ADUs and defaulted attribute DUs shall occur after all GDUs in the slice. DUs belonging to different slices shall not be interleaved.

[0080] Within a slice, other DUs may be present. For example, an APS can occur within a slice to convey parameters for attribute decoding.

[0081] It is a requirement of bitstream conformance that: - All GDUs present in a slice shall reconstruct the same geometry in the same canonical point order. - Every slice shall have a corresponding ADU or defaulted attribute DU for every attribute enumerated in the SPS. - All ADUs present in a slice with the same value of adu_sps_attr_idx shall reconstruct the same attribute values.

[0082] Only one GDU in a slice shall be decoded; all others shall be ignored when decoding (removed from the bitstream and discarded) . A decoder shall choose which GDU is decoded.

[0083] ADU parsing depends upon certain GDU header parameters. ADU decoding depends upon the reconstructed slice geometry.

[0084] Slices are either independent or dependent. An independent slice does not require any other slice to be decoded first. A dependent slice requires that the immediately preceding slice in bitstream order is decoded first. A slice shall be directly depended upon by no more than a single dependent slice.

[0085] A dependent slice shall not depend upon a slice in a different point cloud frame. 3.2 Repetition of slices

[0086] Slices may be repeated within a coded point cloud frame. Repetition shall not change the value of slice_id.

[0087] A slice set is the set of slices with the same value of slice_id within a coded point cloud frame.

[0088] It is a requirement of bitstream conformance that all slices in each slice set shall reconstruct the same points in the same canonical order.

[0089] From each slice set, only one slice shall be decoded; all others shall be ignored for decoding (removed from the bitstream and discarded) . A decoder shall choose which slice is decoded. 3.3 Relationship between tiles and slices

[0090] A group of slices can be identified by a common slice tag identifier (slice_tag) .

[0091] The tile inventory DU provides a means to associate a bounding box with a group of slices. Each tile comprises a single bounding box and an identifier (tileId) . Tile bounding boxes may overlap. Implementations can use a tile inventory to aid spatial random access.

[0092] When a tile inventory is present in the bitstream, slice_tag shall identify a tile by its tileId. Otherwise, the use of slice tags is application specific.

[0093] When a slice tag identifies a tile, a dependent slice should not depend upon a slice in a different tile. To do otherwise can prevent decoding of individual tiles (for example, in spatial random access decoding) .

[0094] Tile information is not used by the decoding processes specified in this document. Key

[0095] An example arrangement of tiles and slices within a coded point cloud frame is shown in Fig. 4. Slices Sa, 1 and Sa, 2 are associated with tile Ta and slices Sb, 3, Sb, 4 and Sb, 5 are associated with tile Tb; the bounding box of Tb does not include Sb, 3. A decoder that performs spatial random access to decode a region  (not shown) can use the tile inventory to determine tile IDs for the set of tiles that intersect Only slices with matching slice tags would need to be decoded. Since the slice Sb, 3 is not included in the bounding box of tile Tb, if intersects Sb, 3 but not Tb, the slice is not discoverable using the tile inventory. However, in the case that and Tb intersect, Sb, 3 would have a matching slice tag. 3.4 Fine granularity slices

[0096] A slice can comprise FGSs, where each FGS is mapped one-to-one to geometry or attribute of a subgroup in a layer-group.

[0097] The slice of FGSs is identified by a common slice identifier (slice_id) .

[0098] An FGS is identified by a pair consisting of a layer-group index (layer_group_idx) and a subgroup index (subgroup_idx) . When FGSs have the same pair of indexes, they shall be either the geometry or attribute of the subgroup indicated by the layer-group index and the subgroup index. 4 Problems

[0099] The existing designs for point cloud attribute inter prediction in RAHT have the following problems: 1. In current design, a FGS is identified by layer-group index and subgroup index. However, there is no constraint on whether different FGS for geometry can share the same pair of layer-group index and subgroup index. This may lead to incorrect decoding on the decoding end. 2. In current design, a FGS is identified by layer-group index and subgroup index. However, there is no constraint on whether different FGS for attribute can share the same pair of layer-group index and sub-group index. This may lead to incorrect decoding on the decoding end. 3. In current design, the numbers of slices, layer groups, subgroups and layers are signaled as the value minus 1 to the decoder. And the signaled indicator is unsigned value. However, when the original num-ber is 0, the value minus 1 is -1, which is not able to be coded as unsigned value. 5 Detailed Solutions

[0100] To solve the above problems and some other problems not mentioned, methods as summarized below are disclosed. The embodiments should be considered as examples to explain the general concepts and should not be interpreted in a narrow way. Furthermore, these embodiments may be applied individually or combined in any manner. The data unit described below may include but be not limited to FGS / slice / tile / frame and so on. 1) It is proposed to constrain that point cloud data units for geometry shall share different data unit identifies. a. In one example, the point cloud data unit may be FGS for geometry. b. In one example, each FGS for geometry may be identified by at least one FGS identify. i. In one example, the FGS identify may compose one or multiple indicators. c. In one example, the FGS identify may be signaled to the decoder. d. In one example, the FGS identify for one FGS for geometry may be different from the other FGS identifies for other FGSs for geometry within one frame. e. In one example, the FGS identify for one FGS for geometry may be different from the other FGS identifies for other FGSs for geometry within one slice. f. In one example, the FGS identify for one FGS for geometry may be different from the other FGS identifies for other FGSs for geometry within one tile. g. In one example, the FGS identify for one FGS for geometry may be different from the other FGS identifies for other FGSs for geometry within one point cloud sequence. 2) It is proposed to constrain that the same geometry should be reconstructed from point cloud data units for geometry sharing the same data unit identify. a. In one example, the point cloud data unit may be FGS for geometry. b. In one example, each FGS for geometry may be identified by at least one FGS identify. i. In one example, the FGS identify may compose one or multiple indicators. c. In one example, the FGS identify may be signaled to the decoder. d. In one example, the same geometry for FGS may be reconstructed from all FGSs for geometry sharing the same FGS identify with in a slice. i. In one example, one FGS for geometry set may be the set of FGSs for geometry share the same identify within a slice. ii. In one example, all FGSs for geometry in one FGS for geometry set may reconstruct the same geometry. iii. In one example, in one FGS for geometry set, only one FGS for geometry may be decoder in one FGS for geometry set. iv. In one example, in one FGS for geometry set, other FGS for geometry may be be ignored for decoding (removed from the bitstream and discarded) , if one FGS for geometry is de-coded. e. In one example, the same geometry for FGS may be reconstructed from all FGSs for geometry sharing the same FGS identify with in a frame. f. In one example, the same geometry for FGS may be reconstructed from all FGSs for geometry sharing the same FGS identify with in a tile. g. In one example, the same geometry for FGS may be reconstructed from all FGSs for geometry sharing the same FGS identify with in a point cloud sequence. 3) For one specific attribute, it is proposed to constrain that point cloud data units for attribute shall share different data unit identifies. a. In one example, the point cloud data unit may be FGS for attribute. b. In one example, each FGS for attribute may be identified by at least one FGS identify. i. In one example, the FGS identify may compose one or multiple indicators. c. In one example, the FGS identify may be signaled to the decoder. d. In one example, for one specific attribute, the FGS identify for one FGS for attribute may be dif-ferent from the other FGS identifies for other FGSs for attribute within one frame. e. In one example, for one specific attribute, the FGS identify for one FGS for attribute may be dif-ferent from the other FGS identifies for other FGSs for attribute within one slice. f. In one example, for one specific attribute, the FGS identify for one FGS for attribute may be dif-ferent from the other FGS identifies for other FGSs for attribute within one tile. g. In one example, for one specific attribute, the FGS identify for one FGS for attribute may be dif-ferent from the other FGS identifies for other FGSs for attribute within one point cloud sequence. 4) For one specific attributes, it is proposed to constrain that the same attribute should be reconstructed from point cloud data units for attribute sharing the same data unit identify. a. In one example, the point cloud data unit may be FGS for attribute. b. In one example, each FGS for attribute may be identified by at least one FGS identify. i. In one example, the FGS identify may compose one or multiple indicators. c. In one example, the FGS identify may be signaled to the decoder. d. In one example, for one specific attribute, the same attribute for FGS may be reconstructed from all FGSs for attribute sharing the same FGS identify with in a slice. i. In one example, for one specific attribute, one FGS for attribute set may be the set of FGSs for attribute share the same identify within a slice. ii. In one example, for one specific attribute, all FGSs for attribute in one FGS for attribute set may reconstruct the same attribute. iii. In one example, for one specific attribute, in one FGS for attribute set, only one FGS for attribute may be decoder in one FGS for attribute set. iv. In one example, for one specific attribute, in one FGS for attribute set, other FGS for at-tribute may be be ignored for decoding (removed from the bitstream and discarded) , if one FGS for attribute is decoded. e. In one example, for one specific attribute, the same attribute for FGS may be reconstructed from all FGSs for attribute sharing the same FGS identify with in a frame. f. In one example, for one specific attribute, the same attribute for FGS may be reconstructed from all FGSs for attribute sharing the same FGS identify with in a tile. g. In one example, for one specific attribute, the same attribute for FGS may be reconstructed from all FGSs for attribute sharing the same FGS identify with in a point cloud sequence. 5) In one example, there may be one indicator to indicate whether to constrain that point cloud data units for geometry shall share different data unit identifies within one higher level point cloud data unit. a. In one example, the point cloud data unit level rank may be set as follow, point cloud sequence > frame > tile > slice > FGS. b. In one example, the point cloud data unit level rank may be set as follow, point cloud sequence > frame > tile > slice > layer group > sub group = FGS. c. In one example, the indicator may be signalled to the decoder. i. In one example, the indicator may be coded with fixed-length coding, unary coding, trun-cated unary coding, etc. al. ii. In one example, the indicator may be coding in a predictive way. 6) In one example, for one specific attribute, there may be one indicator to indicate whether to constrain that point cloud data units for attribute shall share different data unit identifies within one higher level point cloud data unit. a. In one example, the point cloud data unit level rank may be set as follow, point cloud sequence > frame > tile > slice > FGS. b. In one example, the point cloud data unit level rank may be set as follow, point cloud sequence > frame > tile > slice > layer group > sub group = FGS. c. In one example, the indicator may be signalled to the decoder. i. In one example, the indicator may be coded with fixed-length coding, unary coding, trun-cated unary coding, etc. al. ii. In one example, the indicator may be coding in a predictive way. 7) In one example, for one point cloud sequence, there may be one indicator to indicate whether to constrain that point cloud data units for attribute shall share different data unit identifies within one higher level point cloud data unit for one specific attribute. a. In one example, the point cloud data unit level rank may be set as follow, point cloud sequence > frame > tile > slice > FGS. b. In one example, the point cloud data unit level rank may be set as follow, point cloud sequence > frame > tile > slice > layer group > sub group = FGS. c. In one example, the indicator may be signalled to the decoder. i. In one example, the indicator may be coded with fixed-length coding, unary coding, trun-cated unary coding, etc. al. ii. In one example, the indicator may be coding in a predictive way. 8) In one example, for one point cloud data unit, there may be one indicator to indicate the number of layer-groups where the layer-group represents a group of consecutive tree levels within the point cloud data unit. a. In one example, the point cloud date unit may have higher level than layer group. b. In one example, the indicator value may be the number of layer-groups where the layer-group rep-resents a group of consecutive tree levels within the point cloud data unit. c. In one example, the indicator may be signalled to the decoder. i. In one example, the indicator may be coded with fixed-length coding, unary coding, trun-cated unary coding, etc. al. ii. In one example, the indicator may be coding in a predictive way. d. In one example, the indicator may be conditionally signalled. 9) In one example, for one layer-group structure inventory, there may be one indicator to indicate the number of slices present in the layer-group structure inventory. a. In one example, the indicator value may be the number of slices present in the layer-group structure inventory. b. In one example, the indicator may be signalled to the decoder. i. In one example, the indicator may be coded with fixed-length coding, unary coding, trun-cated unary coding, etc. al. ii. In one example, the indicator may be coding in a predictive way. c. In one example, the indicator may be conditionally signalled. 10) In one example, for one point cloud data unit, there may be one indicator to indicate the number of layer-groups in the point cloud data unit. a. In one example, the point cloud date unit may have higher level than layer group. b. In one example, the indicator value may be the number of layer-groups in the slice. c. In one example, the indicator may be signalled to the decoder. i. In one example, the indicator may be coded with fixed-length coding, unary coding, trun-cated unary coding, etc. al. ii. In one example, the indicator may be coding in a predictive way. d. In one example, the indicator may be conditionally signalled. 11) In one example, for one layer-group in one point cloud data unit, there may be one indicator to indicate the number of subgroups in the layer-group. a. In one example, the point cloud date unit may have higher level than layer group. b. In one example, the indicator value may be the number of subgroups in the layer-group. c. In one example, the indicator may be signalled to the decoder. i. In one example, the indicator may be coded with fixed-length coding, unary coding, trun-cated unary coding, etc. al. ii. In one example, the indicator may be coding in a predictive way. d. In one example, the indicator may be conditionally signalled. 12) In one example, for one layer-group in one point cloud data unit, there may be one indicator to indicate the number of layers in the layer-group. a. In one example, the point cloud date unit may have higher level than layer group. b. In one example, the indicator value may be the number of layers in the layer-group in one slice. c. In one example, the indicator may be signalled to the decoder. i. In one example, the indicator may be coded with fixed-length coding, unary coding, trun-cated unary coding, etc. al. ii. In one example, the indicator may be coding in a predictive way. d. In one example, the indicator may be conditionally signalled. 13) Whether to and / or how to apply a method disclosed above may be signaled from encoder to decoder in a bitstream / frame / tile / slice / octree / etc. 14) Whether to and / or how to apply the disclosed methods above may be dependent on coded information, such as dimensions, colour format, colour component, slice / picture type.

[0101] Further embodiments will be described with respect to Fig. 5 to Fig. 7. Fig. 5 illustrates a flowchart of a method 500 for point cloud coding in accordance with embodiments of the present disclosure. The method 500 is implemented during a conversion between a data unit (also referred to as a point cloud data unit) of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence. As used herein, the term “data unit” or “point cloud data unit” may refer to a unit for point cloud coding, which may be a slice, a tile, a frame, an FGS, and the like.

[0102] At block 510, a conversion between a first point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence is performed. A first identifier of the first point cloud data unit is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence, . The first or second point cloud data unit include geometry information and / or attribute information. For example, the first or second point cloud data unit may be for geometry and / or for attribute. Point cloud data units for geometry may share different data unit identifiers. Point cloud data units for attribute may share different data unit identifiers.

[0103] The method 500 enables differentiating different point cloud data units by different identifiers. In this way, incorrect coding, especially incorrect decoding at the decoding side may be avoided. The coding performance may be improved.

[0104] In some embodiments, a plurality of point cloud data units of the point cloud sequence may include a plurality of fine granularity slices (FGSs) for geometry. Each of the plurality of FGSs for geometry may be identified by at least one FGS identifier.

[0105] In some embodiments, the at least one FGS identifier may include a layer-group index of a layer-group and / or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.

[0106] In some embodiments, the at least one FGS identifier is included in the bitstream.

[0107] In some embodiments, at least one first FGS identifier for a first FGS in a slice of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a second FGS in the slice.

[0108] In some embodiments, at least one FGS identifier for an FGS in a frame of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the frame.

[0109] In some embodiments, at least one FGS identifier for an FGS in a tile of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the tile.

[0110] In some embodiments, at least one FGS identifier for an FGS in the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the point cloud sequence.

[0111] Alternatively, or in addition, in some embodiments, a plurality of point cloud data units of the point cloud sequence may include a plurality of FGSs for attribute. Each of the plurality of FGSs for attribute may be identified by at least one FGS identifier.

[0112] In some embodiments, the at least one FGS identifier may include a layer-group index of a layer-group and / or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.

[0113] In some embodiments, the at least one FGS identifier is included in the bitstream.

[0114] In some embodiments, at least one first FGS identifier for a first FGS in a slice of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a second FGS in the slice.

[0115] In some embodiments, at least one FGS identifier for an FGS in a frame of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the frame.

[0116] In some embodiments, at least one FGS identifier for an FGS in a tile of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the tile.

[0117] In some embodiments, at least one FGS identifier for an FGS in the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the point cloud sequence.

[0118] In some embodiments, a slice in the point cloud sequence may include at least one FGS such as a plurality of FGSs. An FGS of the plurality of FGSs may be mapped to a subgroup in a layer-group. For example, each FGS may be mapped one-to-one to a subgroup in a layer-group.

[0119] The slice of FGSs is identified by a common slice identifier (slice_id) . An FGS is identified by a pair consisting of a layer-group index (layer_group_id) and a subgroup index (subgroup_id) .

[0120] An FGS may include an FGS geometry and / or FGS attributes if exist, and they may be identified by a common pair of layer-group index (layer_group_id) and subgroup index (subgroup_id) .

[0121] Every FGS geometry may include a geometry data unit (GDU) or dependent geometry data unit (DGDU) that codes the partial slice geometry. Every FGS attribute may include attribute data unit (s) (ADU (s) ) or dependent attribute data unit (s) (DADU (s) ) that code the partial slice attributes.

[0122] The first FGS geometry in a slice may be a GDU. This FGS geometry may be followed by DGDU that depends on the previously decoded GDU and DGDU.

[0123] The first FGS attribute in a slice may be an ADU. This FGS attribute may be followed by DADU that depends on the previously decoded ADU and DADU. An FGS attribute may occur after FGS geometry with the same pair of layer-group index and subgroup index.

[0124] In some embodiments, a first indicator indicates whether to constrain that point cloud data units for geometry share different data unit identifiers within a higher level point cloud data unit.

[0125] In some embodiments, a plurality of types of point cloud data units with a plurality of levels are defined. In an example, ranking of levels of the plurality of types of point cloud data units is: a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of an FGS. In another example, ranking of levels of the plurality of types is: a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of a layer-group, the level of the layer-group being higher than a level of a subgroup, the level of the subgroup being same with a level of an FGS.

[0126] In some embodiments, the first indicator is included in the bitstream.

[0127] In some embodiments, the first indicator may be coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding. Alternatively, or in addition, the first indicator may be coded in a predictive manner.

[0128] In some embodiments, a second indicator indicates whether to constrain, for an attribute, that point cloud data units for attribute share different data unit identifiers within a higher level point cloud data unit.

[0129] In some embodiments, a plurality of types of point cloud data units with a plurality of levels are defined. In an example, ranking of levels of the plurality of types of point cloud data units is: a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of an FGS. In another example, ranking of levels of the plurality of types is: a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of a layer-group, the level of the layer-group being higher than a level of a subgroup, the level of the subgroup being same with a level of an FGS.

[0130] In some embodiments, the second indicator is included in the bitstream.

[0131] In some embodiments, the second indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding. Alternatively, or in addition, the second indicator is coded in a predictive manner.

[0132] In some embodiments, a further indicator indicates whether to constrain, for the point cloud sequence, that point cloud data units for attribute share different data unit identifiers within a higher level point cloud data unit.

[0133] In some embodiments, a plurality of types of point cloud data units with a plurality of levels are defined. In an example, ranking of levels of the plurality of types of point cloud data units is: a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of an FGS. In another example, ranking of levels of the plurality of types is: a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of a layer-group, the level of the layer-group being higher than a level of a subgroup, the level of the subgroup being same with a level of an FGS.

[0134] In some embodiments, the further indicator is included in the bitstream.

[0135] In some embodiments, the further indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding. Alternatively, or in addition, the further indicator is coded in a predictive manner.

[0136] In some embodiments, for a point cloud data unit in the point cloud sequence, a third indicator indicates the number of layer-groups, wherein a layer-group represents a group of consecutive tree levels within the point cloud data unit.

[0137] In some embodiments, a level of the point cloud data unit is higher than a level of layer-group.

[0138] In some embodiments, a value of the third indicator is equal to the number of layer-groups.

[0139] In some embodiments, the third indicator is included in the bitstream.

[0140] In some embodiments, the third indicator is included in the bitstream based on a condition being met.

[0141] In some embodiments, the third indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding. Alternatively, or in addition, the third indicator is coded in a predictive manner.

[0142] In some embodiments, for a layer-group structure inventory of the point cloud sequence, a fourth indicator indicates the number of slices in the layer-group structure inventory.

[0143] In some embodiments, a value of the fourth indicator is the number of slices present in the layer-group structure inventory.

[0144] In some embodiments, the fourth indicator is included in the bitstream.

[0145] In some embodiments, the fourth indicator is included in the bitstream based on a condition being met.

[0146] In some embodiments, the fourth indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding. Alternatively, or in addition, the fourth indicator is coded in a predictive manner.

[0147] In some embodiments, for a point cloud data unit of the point cloud sequence, a fifth indicator indicates the number of layer-groups in the point cloud data unit.

[0148] In some embodiments, a level of the point cloud data unit is higher than a level of a layer-group.

[0149] In some embodiments, a value of the fifth indicator is the number of layer-groups in the point cloud data unit.

[0150] In some embodiments, the fifth indicator is included in the bitstream.

[0151] In some embodiments, the fifth indicator is included in the bitstream based on a condition being met.

[0152] In some embodiments, the fifth indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding. Alternatively, or in addition, the fifth indicator is coded in a predictive manner.

[0153] In some embodiments, for a layer-group in a point cloud data unit in the point cloud sequence, a sixth indicator indicates the number of subgroups in the layer-group.

[0154] In some embodiments, a level of the point cloud data unit is higher than a level of the layer-group.

[0155] In some embodiments, a value of the sixth indicator is the number of subgroups in the layer-group.

[0156] In some embodiments, the sixth indicator is included in the bitstream.

[0157] In some embodiments, the sixth indicator is included in the bitstream based on a condition being met.

[0158] In some embodiments, the sixth indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding. Alternatively, or in addition, the sixth indicator is coded in a predictive manner.

[0159] In some embodiments, for a layer-group in a point cloud data unit in the point cloud sequence, a seventh indicator indicates the number of layers in the layer-group.

[0160] In some embodiments, a level of the point cloud data unit is higher than a level of the layer-group.

[0161] In some embodiments, a value of the seventh indicator is the number of layers in the layer-group in a slice in the point cloud sequence.

[0162] In some embodiments, the seventh indicator is included in the bitstream.

[0163] In some embodiments, the seventh indicator is included in the bitstream based on a condition being met.

[0164] In some embodiments, the seventh indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding. Alternatively, or in addition, the seventh indicator is coded in a predictive manner.

[0165] In some embodiments, whether to apply the method 500 and / or how to apply the method 500 may be indicated in at least one of: the bitstream, or a frame, a tile, a slice, or an octree in the bitstream.

[0166] In some embodiments, whether to apply the method 500 and / or how to apply the method 500 may be based on coded information. The coded information may include one or more of the following: dimension information, a color format, a color component, a slice type or a picture type.

[0167] In some embodiments, the conversion includes encoding the first point cloud data unit into the bitstream.

[0168] In some embodiments, the conversion includes decoding the first point cloud data unit from the bitstream.

[0169] According to further embodiments of the present disclosure, a non-transitory computer-readable recording medium is provided. The non-transitory computer-readable recording medium stores a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus. In the method, the bitstream of the point cloud sequence is generated. A first identifier of a first point cloud data unit of the point cloud sequence is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence. The first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.

[0170] According to still further embodiments of the present disclosure, a method for storing bitstream of a point cloud sequence is provided. In the method, the bitstream of the point cloud sequence is generated. The bitstream is stored in a non-transitory computer-readable recording medium. A first identifier of a first point cloud data unit of the point cloud sequence is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence. The first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.

[0171] Fig. 6 illustrates a flowchart of a method 600 for point cloud coding in accordance with embodiments of the present disclosure. The method 600 is implemented during a conversion between a video unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence.

[0172] At block 610, a conversion is performed between at least one point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence. A same geometry is reconstructed from the at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier.

[0173] The method 600 enables reconstructing the same geometry from at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier.

[0174] In some embodiments, the at least one point cloud data unit comprises at least one FGS for geometry, such as a plurality of FGSs for geometry.

[0175] In some embodiments, each FGS for geometry is identified by at least one FGS identifier.

[0176] In some embodiments, the at least one FGS identifier comprises a layer-group index of a layer-group and / or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.

[0177] In some embodiments, the at least one FGS identifier may be included in the bitstream.

[0178] In some embodiments, the same geometry is constructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a slice of the point cloud sequence.

[0179] In some embodiments, an FGS for geometry set comprises a set of FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a slice.

[0180] In some embodiments, each FGS for geometry in the FGS for geometry set reconstructs the same geometry.

[0181] In some embodiments, an FGS in a set of FGSs for geometry is coded, and remaining FGSs in the set of FGSs for geometry is removed from the bitstream or ignored for geometry reconstruction.

[0182] In some embodiments, the same geometry is reconstructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a frame of the point cloud sequence.

[0183] In some embodiments, the same geometry is reconstructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a tile of the point cloud sequence.

[0184] In some embodiments, the same geometry is reconstructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within the point cloud sequence.

[0185] In some embodiments, the conversion includes encoding the at least one point cloud data unit into the bitstream.

[0186] In some embodiments, the conversion includes decoding the at least one point cloud data unit from the bitstream.

[0187] In some embodiments, whether to apply the method 600 and / or how to apply the method 600 may be indicated in at least one of: the bitstream, or a frame, a tile, a slice, or an octree in the bitstream.

[0188] In some embodiments, whether to apply the method 600 and / or how to apply the method 600 may be based on coded information. The coded information may include one or more of the following: dimension information, a color format, a color component, a slice type or a picture type.

[0189] According to further embodiments of the present disclosure, a non-transitory computer-readable recording medium is provided. The non-transitory computer-readable recording medium stores a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus. In the method, the bitstream of the point cloud sequence is generated. A same geometry is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0190] According to still further embodiments of the present disclosure, a method for storing bitstream of a point cloud sequence is provided. In the method, the bitstream of the point cloud sequence is generated. The bitstream is stored in a non-transitory computer-readable recording medium. A same geometry is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0191] Fig. 7 illustrates a flowchart of a method 700 for point cloud coding in accordance with embodiments of the present disclosure. The method 700 is implemented during a conversion between a video unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence.

[0192] At block 710, a conversion is performed between at least one point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence, where a same attribute is reconstructed from the at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier.

[0193] The method 700 enables reconstructing the same attribute using the at least one point cloud data unit sharing the same identifier.

[0194] In some embodiments, the at least one point cloud data unit comprises at least one FGS for attribute, such as a plurality of FGSs for attribute.

[0195] In some embodiments, a plurality of point cloud data units of the point cloud sequence comprise a plurality of fine granularity slices (FGSs) for attribute.

[0196] In some embodiments, each of the plurality of FGSs for attribute is identified by at least one FGS identifier.

[0197] In some embodiments, the at least one FGS identifier comprises at least one of: a layer-group index of a layer-group or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.

[0198] In some embodiments, the at least one FGS identifier is included in the bitstream.

[0199] In some embodiments, the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a slice of the point cloud sequence.

[0200] In some embodiments, an FGS for attribute set comprises a set of FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a slice.

[0201] In some embodiments, each FGS for attribute in the FGS for attribute set reconstructs the same attribute.

[0202] In some embodiments, an FGS in a set of FGSs for attribute is coded, and remaining FGSs in the set of FGSs for attribute is removed from the bitstream or ignored for attribute reconstruction.

[0203] In some embodiments, the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a frame of the point cloud sequence.

[0204] In some embodiments, the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a tile of the point cloud sequence.

[0205] In some embodiments, the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within the point cloud sequence.

[0206] In some embodiments, the conversion includes encoding the at least one point cloud data unit into the bitstream.

[0207] In some embodiments, the conversion includes decoding the at least one point cloud data unit from the bitstream.

[0208] In some embodiments, whether to apply the method 700 and / or how to apply the method 700 may be indicated in at least one of: the bitstream, or a frame, a tile, a slice, or an octree in the bitstream.

[0209] In some embodiments, whether to apply the method 700 and / or how to apply the method 700 may be based on coded information, the coded information comprising at least one of: dimension information, a color format, a color component, a slice type or a picture type.

[0210] According to further embodiments of the present disclosure, a non-transitory computer-readable recording medium is provided. The non-transitory computer-readable recording medium stores a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus. In the method, the bitstream of the point cloud sequence is generated. A same attribute is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0211] According to still further embodiments of the present disclosure, a method for storing bitstream of a point cloud sequence is provided. In the method, the bitstream of the point cloud sequence is generated. The bitstream is stored in a non-transitory computer-readable recording medium. A same attribute is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0212] It is to be understood that the method 500 and / or method 600 and / or method 700 may be applied separately, or in any combination. Embodiments of the present disclosure are not limited in this regard.

[0213] Implementations of the present disclosure can be described in view of the following clauses, the features of which can be combined in any reasonable manner.

[0214] Clause 1. A method for point cloud coding, comprising: performing a conversion between a first point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence, wherein a first identifier of the first point cloud data unit is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence, and wherein the first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.

[0215] Clause 2. The method of clause 1, wherein a plurality of point cloud data units of the point cloud sequence comprise a plurality of fine granularity slices (FGSs) for geometry.

[0216] Clause 3. The method of clause 2, wherein each of the plurality of FGSs for geometry is identified by at least one FGS identifier.

[0217] Clause 4. The method of clause 3, wherein the at least one FGS identifier comprises at least one of: a layer-group index of a layer-group or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.

[0218] Clause 5. The method of clause 3 or 4, wherein the at least one FGS identifier is included in the bitstream.

[0219] Clause 6. The method of any of clauses 3 to 5, wherein at least one first FGS identifier for a first FGS in a slice of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a second FGS in the slice.

[0220] Clause 7. The method of any of clauses 3 to 5, wherein at least one FGS identifier for an FGS in a frame of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the frame.

[0221] Clause 8. The method of any of clauses 3 to 5, wherein at least one FGS identifier for an FGS in a tile of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the tile.

[0222] Clause 9. The method of any of clauses 3 to 5, wherein at least one FGS identifier for an FGS in the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the point cloud sequence.

[0223] Clause 10. The method of clause 1, wherein a plurality of point cloud data units of the point cloud sequence comprise a plurality of fine granularity slices (FGSs) for attribute.

[0224] Clause 11. The method of clause 10, wherein each of the plurality of FGSs for attribute is identified by at least one FGS identifier.

[0225] Clause 12. The method of clause 11, wherein the at least one FGS identifier comprises at least one of: a layer-group index of a layer-group or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.

[0226] Clause 13. The method of clause 11 or 12, wherein the at least one FGS identifier is included in the bitstream.

[0227] Clause 14. The method of any of clauses 11 to 13, wherein at least one first FGS identifier for a first FGS in a slice of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a second FGS in the slice.

[0228] Clause 15. The method of any of clauses 11 to 13, wherein at least one FGS identifier for an FGS in a frame of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the frame.

[0229] Clause 16. The method of any of clauses 11 to 13, wherein at least one FGS identifier for an FGS in a tile of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the tile.

[0230] Clause 17. The method of any of clauses 11 to 13, wherein at least one FGS identifier for an FGS in the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the point cloud sequence.

[0231] Clause 18. The method of any of clauses 1 to 17, wherein a slice in the point cloud sequence comprises a plurality of FGSs, an FGS of the plurality of FGSs being mapped to a subgroup in a layer-group, and the FGS being identified by a pair of indexes comprising a layer-group index and subgroup index.

[0232] Clause 19. The method of clause 18, wherein the FGS comprises at least one of: an FGS geometry comprising a geometry data unit (GDU) or dependent geometry data unit (DGDU) coding partial slice geometry, or an FGS attribute comprising an attribute data unit (ADU) or dependent attribute data unit (DADU) coding partial slice attributes.

[0233] Clause 20. The method of any of clauses 1 to 19, wherein a first indicator indicates whether to constrain that point cloud data units for geometry share different data unit identifiers within a higher level point cloud data unit.

[0234] Clause 21. The method of clause 20, wherein a plurality of types of point cloud data units with a plurality of levels are defined, levels of the plurality of types of point cloud data units being one of: a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of an FGS, or a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of a layer-group, the level of the layer-group being higher than a level of a subgroup, the level of the subgroup being same with a level of an FGS.

[0235] Clause 22. The method of clause 20 or 21, wherein the first indicator is included in the bitstream.

[0236] Clause 23. The method of any of clauses 20 to 22, wherein the first indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, or wherein the first indicator is coded in a predictive manner.

[0237] Clause 24. The method of any of clauses 1 to 23, wherein a second indicator indicates whether to constrain for an attribute that point cloud data units for attribute share different data unit identifiers within a higher level point cloud data unit.

[0238] Clause 25. The method of clause 24, wherein a plurality of types of point cloud data units with a plurality of levels are defined, levels of the plurality of types of point cloud data units being one of: a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of an FGS, or a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of a layer-group, the level of the layer-group being higher than a level of a subgroup, the level of the subgroup being same with a level of an FGS.

[0239] Clause 26. The method of clause 24 or 25, wherein the second indicator is included in the bitstream.

[0240] Clause 27. The method of any of clauses 24 to 26, wherein the second indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, or wherein the second indicator is coded in a predictive manner.

[0241] Clause 28. The method of any of clauses 1 to 27, wherein a further indicator indicates whether to constrain, for the point cloud sequence, that point cloud data units for attribute share different data unit identifiers within a higher level point cloud data unit.

[0242] Clause 29. The method of clause 28, wherein a plurality of types of point cloud data units with a plurality of levels are defined, levels of the plurality of types of point cloud data units being one of: a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of an FGS, or a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of a layer-group, the level of the layer-group being higher than a level of a subgroup, the level of the subgroup being same with a level of an FGS.

[0243] Clause 30. The method of clause 28 or 29, wherein the further indicator is included in the bitstream.

[0244] Clause 31. The method of any of clauses 28 to 30, wherein the further indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, or wherein the further indicator is coded in a predictive manner.

[0245] Clause 32. The method of any of clauses any of claims 1 to 31, wherein for a point cloud data unit in the point cloud sequence, a third indicator indicates the number of layer-groups, wherein a layer-group represents a group of consecutive tree levels within the point cloud data unit.

[0246] Clause 33. The method of clause 32, wherein a level of the point cloud data unit is higher than a level of layer-group.

[0247] Clause 34. The method of clause 32 or 33, wherein a value of the third indicator is equal to the number of layer-groups.

[0248] Clause 35. The method of any of clauses 32 to 34, wherein the third indicator is included in the bitstream.

[0249] Clause 36. The method of clause 35, wherein the third indicator is included in the bitstream based on a condition being met.

[0250] Clause 37. The method of any of clauses 32 to 36, wherein the third indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, or wherein the third indicator is coded in a predictive manner.

[0251] Clause 38. The method of any of clauses 1 to 37, wherein for a layer-group structure inventory of the point cloud sequence, a fourth indicator indicates the number of slices in the layer-group structure inventory.

[0252] Clause 39. The method of clause 38, wherein a value of the fourth indicator is the number of slices present in the layer-group structure inventory.

[0253] Clause 40. The method of clause 38 or 39, wherein the fourth indicator is included in the bitstream.

[0254] Clause 41. The method of clause 40, wherein the fourth indicator is included in the bitstream based on a condition being met.

[0255] Clause 42. The method of any of clauses 38 to 41, wherein the fourth indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, or wherein the fourth indicator is coded in a predictive manner.

[0256] Clause 43. The method of any of clauses 1 to 42, wherein for a point cloud data unit of the point cloud sequence, a fifth indicator indicates the number of layer-groups in the point cloud data unit.

[0257] Clause 44. The method of clause 43, wherein a level of the point cloud data unit is higher than a level of a layer-group.

[0258] Clause 45. The method of clause 43 or 44, wherein a value of the fifth indicator is the number of layer-groups in the point cloud data unit.

[0259] Clause 46. The method of any of clauses 43 to 45, wherein the fifth indicator is included in the bitstream.

[0260] Clause 47. The method of clause 46, wherein the fifth indicator is included in the bitstream based on a condition being met.

[0261] Clause 48. The method of any of clauses 43 to 47, wherein the fifth indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, or wherein the fifth indicator is coded in a predictive manner.

[0262] Clause 49. The method of any of clauses 1 to 48, wherein for a layer-group in a point cloud data unit in the point cloud sequence, a sixth indicator indicates the number of subgroups in the layer-group.

[0263] Clause 50. The method of clause 49, wherein a level of the point cloud data unit is higher than a level of the layer-group.

[0264] Clause 51. The method of clause 49 or 50, wherein a value of the sixth indicator is the number of subgroups in the layer-group.

[0265] Clause 52. The method of any of clauses 49 to 51, wherein the sixth indicator is included in the bitstream.

[0266] Clause 53. The method of clause 52, wherein the sixth indicator is included in the bitstream based on a condition being met.

[0267] Clause 54. The method of any of clauses 49 to 53, wherein the sixth indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, or wherein the sixth indicator is coded in a predictive manner.

[0268] Clause 55. The method of any of clauses 1 to 54, wherein for a layer-group in a point cloud data unit in the point cloud sequence, a seventh indicator indicates the number of layers in the layer-group.

[0269] Clause 56. The method of clause 55, wherein a level of the point cloud data unit is higher than a level of the layer-group.

[0270] Clause 57. The method of clause 55 or 56, wherein a value of the seventh indicator is the number of layers in the layer-group in a slice in the point cloud sequence.

[0271] Clause 58. The method of any of clauses 55 to 57, wherein the seventh indicator is included in the bitstream.

[0272] Clause 59. The method of clause 58, wherein the seventh indicator is included in the bitstream based on a condition being met.

[0273] Clause 60. The method of any of clauses 55 to 59, wherein the seventh indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, or wherein the seventh indicator is coded in a predictive manner.

[0274] Clause 61. The method of any of clauses 1-60, wherein the conversion includes encoding the first point cloud data unit into the bitstream.

[0275] Clause 62. The method of any of clauses 1-60, wherein the conversion includes decoding the first point cloud data unit from the bitstream.

[0276] Clause 63. A method for point cloud coding, comprising: performing a conversion between at least one point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence, wherein a same geometry is reconstructed from the at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier.

[0277] Clause 64. The method of clause 63, wherein the at least one point cloud data unit comprises at least one FGS for geometry.

[0278] Clause 65. The method of clause 64, wherein each FGS for geometry is identified by at least one FGS identifier.

[0279] Clause 66. The method of clause 65, wherein the at least one FGS identifier comprises at least one of: a layer-group index of a layer-group or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.

[0280] Clause 67. The method of clause 65 or 66, wherein the at least one FGS identifier is included in the bitstream.

[0281] Clause 68. The method of clause 64, wherein the same geometry is constructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a slice of the point cloud sequence.

[0282] Clause 69. The method of clause 64, wherein an FGS for geometry set comprises a set of FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a slice.

[0283] Clause 70. The method of clause 69, wherein each FGS for geometry in the FGS for geometry set reconstructs the same geometry.

[0284] Clause 71. The method of clause 64, wherein an FGS in a set of FGSs for geometry is coded, and remaining FGSs in the set of FGSs for geometry is removed from the bitstream or ignored for geometry reconstruction.

[0285] Clause 72. The method of clause 64, wherein the same geometry is reconstructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a frame of the point cloud sequence.

[0286] Clause 73. The method of clause 64, wherein the same geometry is reconstructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a tile of the point cloud sequence.

[0287] Clause 74. The method of clause 64, wherein the same geometry is reconstructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within the point cloud sequence.

[0288] Clause 75. The method of any of clauses 63-74, wherein the conversion includes encoding the at least one point cloud data unit into the bitstream.

[0289] Clause 76. The method of any of clauses 63-74, wherein the conversion includes decoding the at least one point cloud data unit from the bitstream.

[0290] Clause 77. A method for point cloud coding, comprising: performing a conversion between at least one point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence, wherein a same attribute is reconstructed from the at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier.

[0291] Clause 78. The method of clause 77, wherein the at least one point cloud data unit comprises at least one FGS for attribute.

[0292] Clause 79. The method of clause 17 wherein a plurality of point cloud data units of the point cloud sequence comprise a plurality of fine granularity slices (FGSs) for attribute.

[0293] Clause 80. The method of clause 79, wherein each of the plurality of FGSs for attribute is identified by at least one FGS identifier.

[0294] Clause 81. The method of clause 80, wherein the at least one FGS identifier comprises at least one of: a layer-group index of a layer-group or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.

[0295] Clause 82. The method of clause 79 or 80, wherein the at least one FGS identifier is included in the bitstream.

[0296] Clause 83. The method of clause 80, wherein the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a slice of the point cloud sequence.

[0297] Clause 84. The method of clause 80, wherein an FGS for attribute set comprises a set of FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a slice.

[0298] Clause 85. The method of clause 84, wherein each FGS for attribute in the FGS for attribute set reconstructs the same attribute.

[0299] Clause 86. The method of clause 80, wherein an FGS in a set of FGSs for attribute is coded, and remaining FGSs in the set of FGSs for attribute is removed from the bitstream or ignored for attribute reconstruction.

[0300] Clause 87. The method of clause 80, wherein the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a frame of the point cloud sequence.

[0301] Clause 88. The method of clause 80, wherein the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a tile of the point cloud sequence.

[0302] Clause 89. The method of clause 80, wherein the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within the point cloud sequence.

[0303] Clause 90. The method of any of clauses 77-89, wherein the conversion includes encoding the at least one point cloud data unit into the bitstream.

[0304] Clause 91. The method of any of clauses 77-89, wherein the conversion includes decoding the at least one point cloud data unit from the bitstream.

[0305] Clause 92. The method of any of clauses 1 to 91, wherein whether to apply the method and / or how to apply the method is indicated in at least one of: the bitstream, or a frame, a tile, a slice, or an octree in the bitstream.

[0306] Clause 93. The method of any of clauses 1 to 91, wherein whether to apply the method and / or how to apply the method is based on coded information, the coded information comprising at least one of: dimension information, a color format, a color component, a slice type or a picture type.

[0307] Clause 94. An apparatus for processing point cloud data comprising a processor and a non-transitory memory with instructions thereon, wherein the instructions upon execution by the processor, cause the processor to perform a method in accordance with any of clauses 1-93.

[0308] Clause 95. A non-transitory computer-readable storage medium storing instructions that cause a processor to perform a method in accordance with any of clauses 1-93.

[0309] Clause 96. A non-transitory computer-readable recording medium storing a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus, wherein the method comprises: generating the bitstream of the point cloud sequence, wherein a first identifier of a first point cloud data unit of the point cloud sequence is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence, and wherein the first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.

[0310] Clause 97. A method for storing a bitstream of a point cloud sequence, comprising: generating the bitstream of the point cloud sequence; and storing the bitstream in a non-transitory computer-readable recording medium, wherein a first identifier of a first point cloud data unit of the point cloud sequence is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence, and wherein the first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.

[0311] Clause 98. A non-transitory computer-readable recording medium storing a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus, wherein the method comprises: generating the bitstream of the point cloud sequence, wherein a same geometry is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0312] Clause 99. A method for storing a bitstream of a point cloud sequence, comprising: generating the bitstream of the point cloud sequence; and storing the bitstream in a non-transitory computer-readable recording medium, wherein a same geometry is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0313] Clause 100. A non-transitory computer-readable recording medium storing a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus, wherein the method comprises: generating the bitstream of the point cloud sequence, wherein a same attribute is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

[0314] Clause 101. A method for storing a bitstream of a point cloud sequence, comprising: generating the bitstream of the point cloud sequence; and storing the bitstream in a non-transitory computer-readable recording medium, wherein a same attribute is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.Example Device

[0315] Fig. 8 illustrates a block diagram of a computing device 800 in which various embodiments of the present disclosure can be implemented. The computing device 800 may be implemented as or included in the source device 110 (or the GPCC encoder 116 or 200) or the destination device 120 (or the GPCC decoder 126 or 300) .

[0316] It would be appreciated that the computing device 800 shown in Fig. 8 is merely for purpose of illustration, without suggesting any limitation to the functions and scopes of the embodiments of the present disclosure in any manner.

[0317] As shown in Fig. 8, the computing device 800 includes a general-purpose computing device 800. The computing device 800 may at least comprise one or more processors or processing units 810, a memory 820, a storage unit 830, one or more communication units 840, one or more input devices 850, and one or more output devices 860.

[0318] In some embodiments, the computing device 800 may be implemented as any user terminal or server terminal having the computing capability. The server terminal may be a server, a large-scale computing device or the like that is provided by a service provider. The user terminal may for example be any type of mobile terminal, fixed terminal, or portable terminal, including a mobile phone, station, unit, device, multimedia computer, multimedia tablet, Internet node, communicator, desktop computer, laptop computer, notebook computer, netbook computer, tablet computer, personal communication system (PCS) device, personal navigation device, personal digital assistant (PDA) , audio / video player, digital camera / video camera, positioning device, television receiver, radio broadcast receiver, E-book device, gaming device, or any combination thereof, including the accessories and peripherals of these devices, or any combination thereof. It would be contemplated that the computing device 800 can support any type of interface to a user (such as “wearable” circuitry and the like) .

[0319] The processing unit 810 may be a physical or virtual processor and can implement various processes based on programs stored in the memory 820. In a multi-processor system, multiple processing units execute computer executable instructions in parallel so as to improve the parallel processing capability of the computing device 800. The processing unit 810 may also be referred to as a central processing unit (CPU) , a microprocessor, a controller or a microcontroller.

[0320] The computing device 800 typically includes various computer storage medium. Such medium can be any medium accessible by the computing device 800, including, but not limited to, volatile and non-volatile medium, or detachable and non-detachable medium. The memory 820 can be a volatile memory (for example, a register, cache, Random Access Memory (RAM) ) , a non-volatile memory (such as a Read-Only Memory (ROM) , Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory (EEPROM) , or a flash memory) , or any combination thereof. The storage unit 830 may be any detachable or non-detachable medium and may include a machine-readable medium such as a memory, flash memory drive, magnetic disk or another other media, which can be used for storing information and / or data and can be accessed in the computing device 800.

[0321] The computing device 800 may further include additional detachable / non-detachable, volatile / non-volatile memory medium. Although not shown in Fig. 8, it is possible to provide a magnetic disk drive for reading from and / or writing into a detachable and non-volatile magnetic disk and an optical disk drive for reading from and / or writing into a detachable non-volatile optical disk. In such cases, each drive may be connected to a bus (not shown) via one or more data medium interfaces.

[0322] The communication unit 840 communicates with a further computing device via the communication medium. In addition, the functions of the components in the computing device 800 can be implemented by a single computing cluster or multiple computing machines that can communicate via communication connections. Therefore, the computing device 800 can operate in a networked environment using a logical connection with one or more other servers, networked personal computers (PCs) or further general network nodes.

[0323] The input device 850 may be one or more of a variety of input devices, such as a mouse, keyboard, tracking ball, voice-input device, and the like. The output device 860 may be one or more of a variety of output devices, such as a display, loudspeaker, printer, and the like. By means of the communication unit 840, the computing device 800 can further communicate with one or more external devices (not shown) such as the storage devices and display device, with one or more devices enabling the user to interact with the computing device 800, or any devices (such as a network card, a modem and the like) enabling the computing device 800 to communicate with one or more other computing devices, if required. Such communication can be performed via input / output (I / O) interfaces (not shown) .

[0324] In some embodiments, instead of being integrated in a single device, some or all components of the computing device 800 may also be arranged in cloud computing architecture. In the cloud computing architecture, the components may be provided remotely and work together to implement the functionalities described in the present disclosure. In some embodiments, cloud computing provides computing, software, data access and storage service, which will not require end users to be aware of the physical locations or configurations of the systems or hardware providing these services. In various embodiments, the cloud computing provides the services via a wide area network (such as Internet) using suitable protocols. For example, a cloud computing provider provides applications over the wide area network, which can be accessed through a web browser or any other computing components. The software or components of the cloud computing architecture and corresponding data may be stored on a server at a remote position. The computing resources in the cloud computing environment may be merged or distributed at locations in a remote data center. Cloud computing infrastructures may provide the services through a shared data center, though they behave as a single access point for the users. Therefore, the cloud computing architectures may be used to provide the components and functionalities described herein from a service provider at a remote location. Alternatively, they may be provided from a conventional server or installed directly or otherwise on a client device.

[0325] The computing device 800 may be used to implement point cloud encoding / decoding in embodiments of the present disclosure. The memory 820 may include one or more point cloud coding modules 825 having one or more program instructions. These modules are accessible and executable by the processing unit 810 to perform the functionalities of the various embodiments described herein.

[0326] In the example embodiments of performing point cloud encoding, the input device 850 may receive point cloud data as an input 870 to be encoded. The point cloud data may be processed, for example, by the point cloud coding module 825, to generate an encoded bitstream. The encoded bitstream may be provided via the output device 860 as an output 880.

[0327] In the example embodiments of performing point cloud decoding, the input device 850 may receive an encoded bitstream as the input 870. The encoded bitstream may be processed, for example, by the point cloud coding module 825, to generate decoded point cloud data. The decoded point cloud data may be provided via the output device 860 as the output 880.

[0328] While this disclosure has been particularly shown and described with references to example embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present application as defined by the appended claims. Such variations are intended to be covered by the scope of this present application. As such, the foregoing description of embodiments of the present application is not intended to be limiting.

Claims

1.A method for point cloud coding, comprising:performing a conversion between a first point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence,wherein a first identifier of the first point cloud data unit is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence, andwherein the first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.2.The method of claim 1, wherein a plurality of point cloud data units of the point cloud sequence comprise a plurality of fine granularity slices (FGSs) for geometry.3.The method of claim 2, wherein each of the plurality of FGSs for geometry is identified by at least one FGS identifier.4.The method of claim 3, wherein the at least one FGS identifier comprises at least one of: a layer-group index of a layer-group or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.5.The method of claim 3 or 4, wherein the at least one FGS identifier is included in the bitstream.6.The method of any of claims 3 to 5, wherein at least one first FGS identifier for a first FGS in a slice of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a second FGS in the slice.7.The method of any of claims 3 to 5, wherein at least one FGS identifier for an FGS in a frame of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the frame.8.The method of any of claims 3 to 5, wherein at least one FGS identifier for an FGS in a tile of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the tile.9.The method of any of claims 3 to 5, wherein at least one FGS identifier for an FGS in the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the point cloud sequence.10.The method of claim 1, wherein a plurality of point cloud data units of the point cloud sequence comprise a plurality of fine granularity slices (FGSs) for attribute.11.The method of claim 10, wherein each of the plurality of FGSs for attribute is identified by at least one FGS identifier.12.The method of claim 11, wherein the at least one FGS identifier comprises at least one of: a layer-group index of a layer-group or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.13.The method of claim 11 or 12, wherein the at least one FGS identifier is included in the bitstream.14.The method of any of claims 11 to 13, wherein at least one first FGS identifier for a first FGS in a slice of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a second FGS in the slice.15.The method of any of claims 11 to 13, wherein at least one FGS identifier for an FGS in a frame of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the frame.16.The method of any of claims 11 to 13, wherein at least one FGS identifier for an FGS in a tile of the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the tile.17.The method of any of claims 11 to 13, wherein at least one FGS identifier for an FGS in the point cloud sequence is different from at least one second FGS identifier for a further FGS in the point cloud sequence.18.The method of any of claims 1 to 17, wherein a slice in the point cloud sequence comprises a plurality of FGSs, an FGS of the plurality of FGSs being mapped to a subgroup in a layer-group, and the FGS being identified by a pair of indexes comprising a layer-group index and subgroup index.19.The method of claim 18, wherein the FGS comprises at least one of:an FGS geometry comprising a geometry data unit (GDU) or dependent geometry data unit (DGDU) coding partial slice geometry, oran FGS attribute comprising an attribute data unit (ADU) or dependent attribute data unit (DADU) coding partial slice attributes.20.The method of any of claims 1 to 19, wherein a first indicator indicates whether to constrain that point cloud data units for geometry share different data unit identifiers within a higher level point cloud data unit.21.The method of claim 20, wherein a plurality of types of point cloud data units with a plurality of levels are defined, levels of the plurality of types of point cloud data units being one of:a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of an FGS, ora level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of a layer-group, the level of the layer-group being higher than a level of a subgroup, the level of the subgroup being same with a level of an FGS.22.The method of claim 20 or 21, wherein the first indicator is included in the bitstream.23.The method of any of claims 20 to 22, wherein the first indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, orwherein the first indicator is coded in a predictive manner.24.The method of any of claims 1 to 23, wherein a second indicator indicates whether to constrain for an attribute that point cloud data units for attribute share different data unit identifiers within a higher level point cloud data unit.25.The method of claim 24, wherein a plurality of types of point cloud data units with a plurality of levels are defined, levels of the plurality of types of point cloud data units being one of:a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of an FGS, ora level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of a layer-group, the level of the layer-group being higher than a level of a subgroup, the level of the subgroup being same with a level of an FGS.26.The method of claim 24 or 25, wherein the second indicator is included in the bitstream.27.The method of any of claims 24 to 26, wherein the second indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, orwherein the second indicator is coded in a predictive manner.28.The method of any of claims 1 to 27, wherein a further indicator indicates whether to constrain, for the point cloud sequence, that point cloud data units for attribute share different data unit identifiers within a higher level point cloud data unit.29.The method of claim 28, wherein a plurality of types of point cloud data units with a plurality of levels are defined, levels of the plurality of types of point cloud data units being one of:a level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of an FGS, ora level of a point cloud sequence being higher than a level of a frame, the level of the frame being higher than a level of a tile, the level of the tile being higher than a level of a slice, the level of the slice being higher than a level of a layer-group, the level of the layer-group being higher than a level of a subgroup, the level of the subgroup being same with a level of an FGS.30.The method of claim 28 or 29, wherein the further indicator is included in the bitstream.31.The method of any of claims 28 to 30, wherein the further indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, orwherein the further indicator is coded in a predictive manner.32.The method of any of claims any of claims 1 to 31, wherein for a point cloud data unit in the point cloud sequence, a third indicator indicates the number of layer-groups, wherein a layer-group represents a group of consecutive tree levels within the point cloud data unit.33.The method of claim 32, wherein a level of the point cloud data unit is higher than a level of layer-group.34.The method of claim 32 or 33, wherein a value of the third indicator is equal to the number of layer-groups.35.The method of any of claims 32 to 34, wherein the third indicator is included in the bitstream.36.The method of claim 35, wherein the third indicator is included in the bitstream based on a condition being met.37.The method of any of claims 32 to 36, wherein the third indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, orwherein the third indicator is coded in a predictive manner.38.The method of any of claims 1 to 37, wherein for a layer-group structure inventory of the point cloud sequence, a fourth indicator indicates the number of slices in the layer-group structure inventory.39.The method of claim 38, wherein a value of the fourth indicator is the number of slices present in the layer-group structure inventory.40.The method of claim 38 or 39, wherein the fourth indicator is included in the bitstream.41.The method of claim 40, wherein the fourth indicator is included in the bitstream based on a condition being met.42.The method of any of claims 38 to 41, wherein the fourth indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, orwherein the fourth indicator is coded in a predictive manner.43.The method of any of claims 1 to 42, wherein for a point cloud data unit of the point cloud sequence, a fifth indicator indicates the number of layer-groups in the point cloud data unit.44.The method of claim 43, wherein a level of the point cloud data unit is higher than a level of a layer-group.45.The method of claim 43 or 44, wherein a value of the fifth indicator is the number of layer-groups in the point cloud data unit.46.The method of any of claims 43 to 45, wherein the fifth indicator is included in the bitstream.47.The method of claim 46, wherein the fifth indicator is included in the bitstream based on a condition being met.48.The method of any of claims 43 to 47, wherein the fifth indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, orwherein the fifth indicator is coded in a predictive manner.49.The method of any of claims 1 to 48, wherein for a layer-group in a point cloud data unit in the point cloud sequence, a sixth indicator indicates the number of subgroups in the layer-group.50.The method of claim 49, wherein a level of the point cloud data unit is higher than a level of the layer-group.51.The method of claim 49 or 50, wherein a value of the sixth indicator is the number of subgroups in the layer-group.52.The method of any of claims 49 to 51, wherein the sixth indicator is included in the bitstream.53.The method of claim 52, wherein the sixth indicator is included in the bitstream based on a condition being met.54.The method of any of claims 49 to 53, wherein the sixth indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, orwherein the sixth indicator is coded in a predictive manner.55.The method of any of claims 1 to 54, wherein for a layer-group in a point cloud data unit in the point cloud sequence, a seventh indicator indicates the number of layers in the layer-group.56.The method of claim 55, wherein a level of the point cloud data unit is higher than a level of the layer-group.57.The method of claim 55 or 56, wherein a value of the seventh indicator is the number of layers in the layer-group in a slice in the point cloud sequence.58.The method of any of claims 55 to 57, wherein the seventh indicator is included in the bitstream.59.The method of claim 58, wherein the seventh indicator is included in the bitstream based on a condition being met.60.The method of any of claims 55 to 59, wherein the seventh indicator is coded with one of: a fixed-length coding, a unary coding, or a truncated unary coding, orwherein the seventh indicator is coded in a predictive manner.61.The method of any of claims 1-60, wherein the conversion includes encoding the first point cloud data unit into the bitstream.62.The method of any of claims 1-60, wherein the conversion includes decoding the first point cloud data unit from the bitstream.63.A method for point cloud coding, comprising:performing a conversion between at least one point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence,wherein a same geometry is reconstructed from the at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier.64.The method of claim 63, wherein the at least one point cloud data unit comprises at least one FGS for geometry.65.The method of claim 64, wherein each FGS for geometry is identified by at least one FGS identifier.66.The method of claim 65, wherein the at least one FGS identifier comprises at least one of: a layer-group index of a layer-group or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.67.The method of claim 65 or 66, wherein the at least one FGS identifier is included in the bitstream.68.The method of claim 64, wherein the same geometry is constructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a slice of the point cloud sequence.69.The method of claim 64, wherein an FGS for geometry set comprises a set of FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a slice.70.The method of claim 69, wherein each FGS for geometry in the FGS for geometry set reconstructs the same geometry.71.The method of claim 64, wherein an FGS in a set of FGSs for geometry is coded, and remaining FGSs in the set of FGSs for geometry is removed from the bitstream or ignored for geometry reconstruction.72.The method of claim 64, wherein the same geometry is reconstructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a frame of the point cloud sequence.73.The method of claim 64, wherein the same geometry is reconstructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within a tile of the point cloud sequence.74.The method of claim 64, wherein the same geometry is reconstructed from all FGSs for geometry sharing the at least one same identifier within the point cloud sequence.75.The method of any of claims 63-74, wherein the conversion includes encoding the at least one point cloud data unit into the bitstream.76.The method of any of claims 63-74, wherein the conversion includes decoding the at least one point cloud data unit from the bitstream.77.A method for point cloud coding, comprising:performing a conversion between at least one point cloud data unit of a point cloud sequence and a bitstream of the point cloud sequence,wherein a same attribute is reconstructed from the at least one point cloud data unit sharing at least one same identifier.78.The method of claim 77, wherein the at least one point cloud data unit comprises at least one FGS for attribute.79.The method of claim 17 wherein a plurality of point cloud data units of the point cloud sequence comprise a plurality of fine granularity slices (FGSs) for attribute.80.The method of claim 79, wherein each of the plurality of FGSs for attribute is identified by at least one FGS identifier.81.The method of claim 80, wherein the at least one FGS identifier comprises at least one of: a layer-group index of a layer-group or a subgroup index of a subgroup in the layer-group.82.The method of claim 79 or 80, wherein the at least one FGS identifier is included in the bitstream.83.The method of claim 80, wherein the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a slice of the point cloud sequence.84.The method of claim 80, wherein an FGS for attribute set comprises a set of FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a slice.85.The method of claim 84, wherein each FGS for attribute in the FGS for attribute set reconstructs the same attribute.86.The method of claim 80, wherein an FGS in a set of FGSs for attribute is coded, and remaining FGSs in the set of FGSs for attribute is removed from the bitstream or ignored for attribute reconstruction.87.The method of claim 80, wherein the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a frame of the point cloud sequence.88.The method of claim 80, wherein the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within a tile of the point cloud sequence.89.The method of claim 80, wherein the same attribute is reconstructed from all FGSs for attribute sharing the at least one same identifier within the point cloud sequence.90.The method of any of claims 77-89, wherein the conversion includes encoding the at least one point cloud data unit into the bitstream.91.The method of any of claims 77-89, wherein the conversion includes decoding the at least one point cloud data unit from the bitstream.92.The method of any of claims 1 to 91, wherein whether to apply the method and / or how to apply the method is indicated in at least one of: the bitstream, or a frame, a tile, a slice, or an octree in the bitstream.93.The method of any of claims 1 to 91, wherein whether to apply the method and / or how to apply the method is based on coded information, the coded information comprising at least one of: dimension information, a color format, a color component, a slice type or a picture type.94.An apparatus for point cloud coding comprising a processor and a non-transitory memory with instructions thereon, wherein the instructions upon execution by the processor, cause the processor to perform a method in accordance with any of claims 1-93.95.A non-transitory computer-readable storage medium storing instructions that cause a processor to perform a method in accordance with any of claims 1-93.96.A non-transitory computer-readable recording medium storing a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus, wherein the method comprises:generating the bitstream of the point cloud sequence,wherein a first identifier of a first point cloud data unit of the point cloud sequence is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence, andwherein the first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.97.A method for storing a bitstream of a point cloud sequence, comprising:generating the bitstream of the point cloud sequence; andstoring the bitstream in a non-transitory computer-readable recording medium,wherein a first identifier of a first point cloud data unit of the point cloud sequence is different from a second identifier of a second point cloud data unit of the point cloud sequence, andwherein the first or second point cloud data unit comprises at least one of: geometry information or attribute information.98.A non-transitory computer-readable recording medium storing a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus, wherein the method comprises:generating the bitstream of the point cloud sequence,wherein a same geometry is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.99.A method for storing a bitstream of a point cloud sequence, comprising:generating the bitstream of the point cloud sequence; andstoring the bitstream in a non-transitory computer-readable recording medium,wherein a same geometry is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.100.A non-transitory computer-readable recording medium storing a bitstream of a point cloud sequence which is generated by a method performed by a point cloud processing apparatus, wherein the method comprises:generating the bitstream of the point cloud sequence,wherein a same attribute is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.101.A method for storing a bitstream of a point cloud sequence, comprising:generating the bitstream of the point cloud sequence; andstoring the bitstream in a non-transitory computer-readable recording medium,wherein a same attribute is reconstructed from at least one point cloud data unit of the point cloud sequence sharing at least one same identifier.

Images