論文の概要: A Rotation-Invariant Framework for Deep Point Cloud Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07238v2
• Date: Mon, 5 Jul 2021 09:36:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 03:43:45.547179
• Title: A Rotation-Invariant Framework for Deep Point Cloud Analysis
• Title（参考訳）: 深点雲解析のための回転不変フレームワーク
• Authors: Xianzhi Li and Ruihui Li and Guangyong Chen and Chi-Wing Fu and Daniel Cohen-Or and Pheng-Ann Heng
• Abstract要約: ネットワーク入力時に一般的な3次元カルト座標を置き換えるために,新しい低レベル純粋回転不変表現を導入する。 また,これらの表現を特徴に組み込むネットワークアーキテクチャを提案し,点とその近傍の局所的関係とグローバルな形状構造を符号化する。 本手法は, 形状分類, 部分分割, 形状検索を含む多点雲解析タスクにおいて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 132.91915346157018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, many deep neural networks were designed to process 3D point clouds, but a common drawback is that rotation invariance is not ensured, leading to poor generalization to arbitrary orientations. In this paper, we introduce a new low-level purely rotation-invariant representation to replace common 3D Cartesian coordinates as the network inputs. Also, we present a network architecture to embed these representations into features, encoding local relations between points and their neighbors, and the global shape structure. To alleviate inevitable global information loss caused by the rotation-invariant representations, we further introduce a region relation convolution to encode local and non-local information. We evaluate our method on multiple point cloud analysis tasks, including shape classification, part segmentation, and shape retrieval. Experimental results show that our method achieves consistent, and also the best performance, on inputs at arbitrary orientations, compared with the state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 近年、多くのディープニューラルネットワークが3dポイントの雲を処理するように設計されているが、共通の欠点は回転不変性が保証されず、任意の方向への一般化が不十分であることである。 本稿では,ネットワーク入力時の一般的な3次元カルト座標を置き換えるために,新しい低レベル純粋回転不変表現を提案する。 また,これらの表現を特徴に組み込むネットワークアーキテクチャを提案し,点とその近傍の局所的関係とグローバルな形状構造を符号化する。 回転不変表現による必然的グローバル情報損失を軽減するため,局所情報と非局所情報をエンコードする領域関係畳み込みを導入する。 本手法は, 形状分類, 部分分割, 形状検索を含む多点雲解析タスクにおいて評価する。 実験結果から,本手法は任意の向きの入力に対して一貫した,かつ最高の性能が得られることがわかった。

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