論文の概要: Learning to Segment 3D Point Clouds in 2D Image Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05593v4
• Date: Wed, 7 Oct 2020 23:27:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 14:05:38.446389
• Title: Learning to Segment 3D Point Clouds in 2D Image Space
• Title（参考訳）: 2次元画像空間における3次元点雲のセグメンテーション
• Authors: Yecheng Lyu and Xinming Huang and Ziming Zhang
• Abstract要約: 2次元画像空間に3次元点雲を効率よく投影する方法を示す。 U-Netのような従来の2D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はセグメンテーションに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.119802932358333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In contrast to the literature where local patterns in 3D point clouds are captured by customized convolutional operators, in this paper we study the problem of how to effectively and efficiently project such point clouds into a 2D image space so that traditional 2D convolutional neural networks (CNNs) such as U-Net can be applied for segmentation. To this end, we are motivated by graph drawing and reformulate it as an integer programming problem to learn the topology-preserving graph-to-grid mapping for each individual point cloud. To accelerate the computation in practice, we further propose a novel hierarchical approximate algorithm. With the help of the Delaunay triangulation for graph construction from point clouds and a multi-scale U-Net for segmentation, we manage to demonstrate the state-of-the-art performance on ShapeNet and PartNet, respectively, with significant improvement over the literature. Code is available at https://github.com/Zhang-VISLab.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元点群内の局所的なパターンをカスタマイズした畳み込み演算子で捉えた文献と対照的に,そのような点群を2次元画像空間に効果的かつ効率的に投影する方法の問題点について検討する。 この目的のために、我々はグラフ描画を整数計画問題として再構成し、各点クラウドのトポロジー保存グラフ対グリッドマッピングを学ぶ動機づけられている。 実際に計算を高速化するために,新しい階層近似アルゴリズムを提案する。 ポイントクラウドからのグラフ構築のためのdelaunay三角測量とセグメンテーションのためのマルチスケールu-netの助けを借りて、shapenetとpartnetにおける最先端のパフォーマンスをそれぞれ実証し、文献よりも大幅に改善した。 コードはhttps://github.com/Zhang-VISLabで入手できる。

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