論文の概要: Cross-Shape Attention for Part Segmentation of 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09053v4
• Date: Sat, 6 Aug 2022 16:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 22:14:52.466504
• Title: Cross-Shape Attention for Part Segmentation of 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: 3次元点雲の部分分割に対するクロスシェイプ注意
• Authors: Marios Loizou, Dmitry Petrov, Melinos Averkiou, Evangelos Kalogerakis
• Abstract要約: 本稿では,3次元形状のセグメンテーションを目的とし,各形状のポイントワイドな特徴表現を,コレクション内で伝達する手法を提案する。 本手法は,各試験形状に対して,このような形状のアテンション操作を行うのに適した入力コレクションの形状を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.753221753194452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method that propagates point-wise feature representations across shapes within a collection for the purpose of 3D shape segmentation. This is achieved through a cross-shape attention operation that assesses the degree of interaction between points on different shapes and mediates feature propagation. For each test shape, our method finds shapes in an input collection that are suited for executing such cross-shape attention operations. The resulting point-wise feature representations lead to more consistent 3D shape segmentation results, as demonstrated in our experiments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元形状分割を目的とし,コレクション内の形状にまたがる点的特徴表現を伝播する手法を提案する。 これは、異なる形状の点間の相互作用の度合いを評価し、特徴伝播を媒介するクロス形状の注意操作によって達成される。 各テスト形状について,このようなクロス形状の注意操作を行うのに適した入力コレクション内の形状を求める。 得られたポイントワイズ特徴表現は,実験で示されたように,より一貫性のある3次元形状分割結果をもたらす。

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