Fugu-MT 論文翻訳(概要): FKAConv: Feature-Kernel Alignment for Point Cloud Convolution

論文の概要: FKAConv: Feature-Kernel Alignment for Point Cloud Convolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04462v3
Date: Tue, 24 Nov 2020 10:32:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-15 02:19:09.508935
Title: FKAConv: Feature-Kernel Alignment for Point Cloud Convolution
Title（参考訳）: FKAConv: Point Cloud Convolutionのための機能カーネルアライメント
Authors: Alexandre Boulch, Gilles Puy, and Renaud Marlet
Abstract要約: 多数の点畳み込み法を関連づけ解析するための定式化を提供する。また、幾何学のないカーネル重み付けの推定を分離する独自の畳み込み変種も提案する。分類とセマンティックセグメンテーションのベンチマークで競合する結果を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 75.85619090748939
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent state-of-the-art methods for point cloud processing are based on the notion of point convolution, for which several approaches have been proposed. In this paper, inspired by discrete convolution in image processing, we provide a formulation to relate and analyze a number of point convolution methods. We also propose our own convolution variant, that separates the estimation of geometry-less kernel weights and their alignment to the spatial support of features. Additionally, we define a point sampling strategy for convolution that is both effective and fast. Finally, using our convolution and sampling strategy, we show competitive results on classification and semantic segmentation benchmarks while being time and memory efficient.
Abstract（参考訳）: 最近のポイントクラウド処理の最先端手法は、ポイント畳み込みの概念に基づいており、いくつかのアプローチが提案されている。本稿では,画像処理における離散畳み込みに着想を得て,複数の点畳み込み法を関連付け,解析するための定式化を行う。我々はまた、幾何学のないカーネル重み付けの推定と特徴の空間的支持へのアライメントを分離する独自の畳み込み変種も提案する。さらに,効率的かつ迅速な畳み込みのための点サンプリング戦略を定義する。最後に、畳み込みおよびサンプリング戦略を用いて、時間とメモリ効率を保ちながら、分類および意味セグメンテーションベンチマークの競合結果を示す。

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